在pycharm中配置Anaconda以及pip源配置詳解
在學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘時(shí),python是非常強(qiáng)大的工具,也有很多很強(qiáng)大的模塊,但是模塊的安裝卻是一件令人頭疼的事情。
現(xiàn)在有個(gè)工具——anaconda,他已經(jīng)幫我們集成好了很多工具了!anaconda里面集成了很多關(guān)于python科學(xué)計(jì)算的第三方庫,主要是安裝方便,而python是一個(gè)編譯器,如果不使用anaconda,那么安裝起來會(huì)比較痛苦,各個(gè)庫之間的依賴性就很難連接的很好。
在windows中,pycharm是一個(gè)比較好python編輯器,所以如果能把pycharm 和 anaconda結(jié)合起來,豈不是美哉!
1.下載安裝anaconda
點(diǎn)擊這里下載anaconda,注意對(duì)應(yīng)自己想要安裝的python版本就行了。
這里還要注意一個(gè)問題:因?yàn)閍naconda是自帶Python的,所以不需要自己再去下載安裝Python了,當(dāng)然,如果你已經(jīng)安裝了Python也不要緊,不會(huì)發(fā)生沖突的!
2.下載安裝pycharm
建議使用這個(gè)編輯器吧,個(gè)人感覺還是很好用的。如果你是已經(jīng)安裝了pycharm了,那么可以直接跳到下一步。點(diǎn)擊這里下載pycharm
它會(huì)自動(dòng)找到你安裝的python,安裝時(shí)按提示來就是了。
3.在pycharm中配置anaconda的解釋器
具體做法是:File->Default settings->Default project->project interpreter
接著點(diǎn)擊 project interpreter 的右邊的小齒輪,選擇 add local ,選擇anaconda文件路徑下的python.exe。接著pycharm會(huì)更新解釋器,導(dǎo)入模塊等,要稍等一點(diǎn)時(shí)間。
好了,到目前為止,anaconda在pycharm中的配置就基本完成了。難道我們就要滿足使用conda中的那些包了嗎?并不是,conda為我們帶來了更多的東西,使我們?cè)诠芾鞵ython庫的時(shí)候更加方便快捷!接下來就讓我來詳細(xì)為你解說一下吧!
1、配置國內(nèi)源
讓我們先來解決第一個(gè)問題,相信這個(gè)問題也是讓很多人都感到頭疼的,因?yàn)槿绻贿M(jìn)行配置的話,安裝python庫的時(shí)候默認(rèn)是使用國外的源,這時(shí)候下載速度會(huì)很慢!國內(nèi)的源下載速度要好很多。
pip源配置
大家比較熟悉的可能是使用pip來安裝python的庫(也有可能是easy install,不過我這里只講pip的配置),所以就先來解決pip的源吧。
**注意配置環(huán)境**windows7 (64位),Python3.6
- 在windows文件管理器中,輸入%APPDATA%,回車
- 接著會(huì)定位到一個(gè)新的目錄,在這個(gè)目錄中新建一個(gè)pip文件夾,然后在pip文件夾中新建個(gè)pip.ini文件
- 最后再新建的pip.ini文件中輸入一下內(nèi)容:
[global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
好了,到目前為止,pip源的配置就搞定了。
anaconda的源配置
在安裝了anaconda后,我們也可以使用anaconda來進(jìn)行Python庫的安裝,同樣的也需要進(jìn)行源的配置。(其實(shí)使用pip,anaconda來進(jìn)行Python庫的安裝都是差不多,不過個(gè)人比較喜歡用anaconda)
這個(gè)配置方法就很簡(jiǎn)單了,你只需要在配置了anaconda的pycharm中的終端(Terminal)輸入一下命令即可:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes
好了,源的配置到此就完成了。大家有興趣可以去清華大學(xué)的開源鏡像站看看,會(huì)有很多驚喜的。
2、conda的包管理
anaconda為我們提供方便的包管理命令——conda, 下面我們來看看都有哪些有用的命令吧!
# 查看已經(jīng)安裝的packages conda list # 查看某個(gè)指定環(huán)境的已安裝包 conda list -n python34 # 查找package信息 conda search numpy # 安裝scipy conda install scipy # 安裝package # 如果不用-n指定環(huán)境名稱,則被安裝在當(dāng)前活躍環(huán)境 conda install -n python34 numpy # 更新package conda update -n python34 numpy # 刪除package conda remove -n python34 numpy
由于conda將conda、python等都視為package,因此,完全可以使用conda來管理conda和python的版本,例如
# 更新conda,保持conda最新 conda update conda # 更新anaconda conda update anaconda # 更新python conda update python
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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