1 利用Anaconda完美解决Python 2与python 3的共存问题

 2023-09-10 阅读 30 评论 0

摘要:前言 现在Python3 被越来越多的开发者所接受,同时让人尴尬的是很多遗留的老系统依旧运行在 Python2 的环境中,因此有时你不得不同时在两个版本中进行开发,调试。 如何在系统中同时共存 Python2 和 Python3 是开发者不得不面对的问题,一个利好的消

前言

现在Python3 被越来越多的开发者所接受,同时让人尴尬的是很多遗留的老系统依旧运行在 Python2 的环境中,因此有时你不得不同时在两个版本中进行开发,调试。

如何在系统中同时共存 Python2 和 Python3 是开发者不得不面对的问题,一个利好的消息是,Anaconda 能完美解决Python2 和 Python3 的共存问题,而且在 Windows 平台经常出现安装依赖包(比如 MySQL-python)失败的情况也得以解决。

Anaconda 是什么?

python解决生活问题、Anaconda 是 Python 的一个发行版,如果把 Python 比作 Linux,那么 Anancoda 就是 CentOS 或者 Ubuntu。它解决了Python开发者的两大痛点。

  • 第一:提供包管理,功能类似于 pip,Windows 平台安装第三方包经常失败的场景得以解决。
  • 第二:提供虚拟环境管理,功能类似于 virtualenv,解决了多版本Python并存问题

下载 Anaconda安装包

官网下载地址:https://www.continuum.io/downloads

本地下载地址:

Anaconda3 4.3.1 Python 3.6 for windows 64位: http://www.jb51.net/softs/556361.html

python编程,Anaconda3 4.3.1 Python 3.6 for windows 32位: http://www.jb51.net/softs/556363.html

Anaconda3 4.3.1 Python 3.6 for linux   32位: http://www.jb51.net/softs/556380.html

Anaconda3 4.3.1 Python 3.6 for linux   64位: http://www.jb51.net/softs/556392.html

我们选择 Python3.6 版本的安装包,下载完成后直接安装,安装过程选择默认配置即可,大约需要1.8G的磁盘空间。

conda 是 Anaconda 下用于包管理和环境管理的命令行工具,是 pip 和 vitualenv 的组合。安装成功后 conda 会默认加入到环境变量中,因此可直接在命令行窗口运行 conda 命令

anaconda与pycharm配合使用,如果你熟悉 virtualenv,那么上手 conda 非常容易,不熟悉 virtulenv 的也没关系,它提供的命令就几个,非常简单。我们可以利用 conda 的虚拟环境管理功能在 Python2 和 Python3 之间自由切换。

多版本切换

 1 # 基于 python3.6 创建一个名为test_py3 的环境
 2 conda create --name test_py3 python=3.6 
 3  
 4 # 基于 python2.7 创建一个名为test_py2 的环境
 5 conda create --name test_py2 python=2.7
 6  
 7 # 激活 test 环境
 8 activate test_py2 # windows
 9 source activate test_py2 # linux/mac
10  
11 # 切换到python3
12 activate test_py3

更多命令,可查看帮助 conda -h

包管理工具

conda 的包管理功能是对 pip 的一种补充,如果当前已经激活了某个Python环境,那么就可以在当前环境开始安装第三方包。

1 # 安装 matplotlib 
2 conda install matplotlib
3 # 查看已安装的包
4 conda list 
5 # 包更新
6 conda update matplotlib
7 # 删除包
8 conda remove matplotlib

python爬虫教程。对于那些用 pip 无法安装成功的模块你都可以尝试用 conda 来安装,如果用 conda 找不到相应的包,当然你继续选择 pip 来安装包也是没问题的。

提高下载速度

Anaconda 的镜像地址默认在国外,用 conda 安装包的时候会很慢,目前可用的国内镜像源地址是清华大学提供的。修改 ~/.condarc (Linux/Mac) 或 C:\Users\当前用户名.condarc (Windows) 配置

1 channels:
2  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
3  - defaults
4 show_channel_urls: true

除此之外,你也可以把 pip 的镜像源地址也换成国内的,豆瓣源速度比较快。修改 ~/.pip/pip.conf (Linux/Mac) 或 C:\Users\当前用户名\pip\pip.ini (Windows) 配置:

1 [global]
2 trusted-host = pypi.douban.com
3 index-url = http://pypi.douban.com/simple

转载于:https://www.cnblogs.com/Null556/p/7744936.html

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原文链接:https://hbdhgg.com/1/37084.html

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