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Jetbrains全系列IDE稳定放心使用
1 混乱的Python库
你有没有遇到过这样的问题
在项目A中需要用到某个Python库
PkgA，且项目A的其他库要求PkgA的版本必须为v3.0以上，你按要求安装了PkgA v3.0；过了一段时间，老板交给你一个项目B，又用到了PkgA，但这次其他库要求PkgA的版本必须为v2.0及以上，这时候你怎么办？安装
PkgA v3.0则新项目B无法运行，安装PkgA v2.0则旧项目A无法运行，要想同时在一个环境里使用两个项目，必须不停地重装PkgA来更换版本。
上面的例子只涉及两个项目的一个依赖库冲突，如果多个项目呢？如果多个依赖冲突呢？
上面的例子说明了什么呢？其实就是Python语言的痛点：
-
依赖网复杂
Python的包非常丰富，轮子相当多，开发者在工作时难免会调用这样或那样的包，久而久之，一个功能依赖另一个功能，形成复杂的依赖网络
-
包管理混乱
通过报错信息不断安装依赖包终于解决了依赖库的问题，但随之而来的就是版本问题，也就是上面例子所体现的依赖冲突，本质上是某个包开发时的不向下兼容导致的
为了解决上面的问题，更好地管理Python库，让其扬长避短，就必须使用环境管理工具，例如本文介绍的Anaconda。
2 什么是Anaconda？
Anaconda是一个开源的跨平台Python发行版本，支持
- Windows
- macOS
- Linux
操作系统。
Anaconda中包含了conda等180多个科学包及其依赖项。其中conda则是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。
3 Anaconda的安装
进入Anaconda下载界面选择相应的操作系统，本文主要介绍在Windows与Linux下的安装流程。
3.1 Windows系统
Windows有图形化的安装向导，按下面的步骤一步步安装即可
- 运行安装向导
- 选择
I Agree
- 选择
All Users，其实选Just Me也可以，但这台主机的其他用户就无法使用Anaconda了
- 选择安装路径
- 保持默认选项
- 等待安装结束
- 配置环境变量
3.2 Linux系统
对于Linux系统，没有图形化的安装界面，按下面输入终端命令即可
- 进入Anaconda安装目录并运行官方安装程序
bash ./Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh - 添加环境变量，其中
~/Project/anaconda3/bin替换成自己的安装目录echo 'export PATH="~/Project/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
3.3 测试
打开cmd(Windows)或Terminal(Linux)，输入
conda --version
如果输出版本号则说明安装成功，如下所示。
注意，若运行python脚本时仍然是原环境而非Anaconda环境，则需要注意配置编辑器的python解释器路径。VSCode中，在tasks.json中的args参数中配置
{
"version": "2.0.0",
"tasks": [
{
"label": "catkin_make:debug",
"type": "shell",
"command": "catkin_make",
"args": ["-DPYTHON_EXECUTABLE=/home/winter/Project/anaconda3/envs/server/bin/python "],
"group": {
"kind":"build","isDefault":true},
"presentation": {
"reveal": "always"
},
"problemMatcher": "$msCompile"
}
]
}
4 虚拟环境管理(速查字典)
用Anaconda可以创建虚拟环境，虚拟环境间彼此隔离，可以解决依赖混乱的情况。虚拟环境管理主要涉及以下的命令，可以作为速查字典以备不时之需
-
创建虚拟环境
conda create -n test python=3.8创建了一个名为
test的采用3.8版本Python解释器的虚拟环境 -
切换虚拟环境
conda activate test切换到名为
test的虚拟环境。默认地，用户会进入Anaconda自带的base环境，注意base环境已经与安装Anaconda前的环境不同，因此第一次使用Anaconda可能会产生依赖冲突和缺失。 -
查看虚拟环境
conda env list -
依赖安装与卸载
# 安装 conda install pkg pip install pkg # 卸载 conda remove pkg pip uninstall pkg这里推荐使用清华源加快安装速度，使用方法是
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pkg==version即安装了名为
pkg，版本为version的包
如果依赖很多，建议使用requirements.txt批量配置，命令为pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt -
查看环境依赖
conda list -
复制虚拟环境
conda env export > test_env.yaml conda env create -f test_env.yaml常用于导出当前虚拟环境的信息或复制虚拟环境
-
删除虚拟环境
conda remove -n test --all删除名为
test的虚拟环境
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