利用Anaconda完美解决Python 2与python 3的共存问题

 更新时间:2017年05月25日 08:38:21   作者:FOOFISH  
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,下面这篇文章主要给大家介绍了利用Anaconda完美解决Python 2与python 3共存问题的相关资料,文中介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴。

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?

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: https://www.jb51.net/softs/556361.html

Anaconda3 4.3.1 Python 3.6 for windows 32位: https://www.jb51.net/softs/556363.html

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

Anaconda3 4.3.1 Python 3.6 for linux   64位: https://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

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

# 基于 python3.6 创建一个名为test_py3 的环境
conda create --name test_py3 python=3.6 

# 基于 python2.7 创建一个名为test_py2 的环境
conda create --name test_py2 python=2.7

# 激活 test 环境
activate test_py2 # windows
source activate test_py2 # linux/mac

# 切换到python3
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。

# 安装 matplotlib 
conda install matplotlib
# 查看已安装的包
conda list 
# 包更新
conda update matplotlib
# 删除包
conda remove matplotlib

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

channels:
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 - defaults
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:

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

总结

以上就是这篇文章的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。

相关文章

  • Python实现TOPSIS分析法的示例代码

    Python实现TOPSIS分析法的示例代码

    TOPSIS法是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能精确反应各评价方案之间的差距。本文将利用Python实现这一方法,感兴趣的可以了解一下
    2023-02-02
  • python3中_from...import...与import ...之间的区别详解(包/模块)

    python3中_from...import...与import ...之间的区别详解(包/模块)

    Python编码第一步是导入模块,有时候用import ***有时候用from...import,下面这篇文章主要给大家介绍了关于python3中_from...import...与import ...之间区别的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2022-08-08
  • Python插件机制实现详解

    Python插件机制实现详解

    这篇文章主要介绍了Python插件机制实现详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-05-05
  • 运用Python巧妙处理Word文档的方法详解

    运用Python巧妙处理Word文档的方法详解

    大家平时在工作与学习中都会操作到Word文件格式,特别是很多数据的时候,靠人力去识别操作非常容易出错。今天就带大家用python来处理Word文件,感兴趣的可以了解一下
    2022-05-05
  • Python中__new__()方法适应及注意事项详解

    Python中__new__()方法适应及注意事项详解

    这篇文章主要介绍了Python中__new__()方法适应及注意事项的相关资料,new()方法是Python中的一个特殊构造方法,用于在创建对象之前调用,并负责返回类的新实例,它与init()方法不同,需要的朋友可以参考下
    2025-03-03
  • 以SQLite和PySqlite为例来学习Python DB API

    以SQLite和PySqlite为例来学习Python DB API

    本文将以SQLite和PySqlite为例来学习Python DB API,pysqlite是一个sqlite为python 提供的api接口,它让一切对于sqlit的操作都变得异常简单
    2020-02-02
  • python机器学习逻辑回归随机梯度下降法

    python机器学习逻辑回归随机梯度下降法

    这篇文章主要为大家介绍了python机器学习逻辑回归随机梯度下降法的详细讲解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步
    2021-11-11
  • Python安装第三方库的3种方法

    Python安装第三方库的3种方法

    这篇文章主要介绍了Python安装第三方库的3种方法,本文讲解了通过setuptools来安装python模块、通过pip来安装python模块、直接从网上下载下可执行文件来安装三种方法,需要的朋友可以参考下
    2015-06-06
  • Python统计学一数据的概括性度量详解

    Python统计学一数据的概括性度量详解

    这篇文章主要介绍了Python统计学一数据的概括性度量详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-03-03
  • Pandas修改DataFrame列名的两种方法实例

    Pandas修改DataFrame列名的两种方法实例

    这篇文章主要给大家介绍了关于Pandas修改DataFrame列名的两种方法,文中通过实例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用Pandas具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2022-03-03

最新评论