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使用conda管理python环境

时间:2017-08-12 18:55:21      阅读:6347      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:安装   force   efault   strong   pytho   nal   无法   自动   api   

一、动机

最近打算折腾vn.py,但只有py27版本的,因为一向习惯使用最新稳定版的,所以不得不装py27的环境,不得不说
Python的全局锁真的很烦。
身为懒癌患者,必然使用全功能的anaconda,但不想同时装py27和py35两个版本的anaconda巨无霸(同时装两个,
不知道conda是否也可以管理环境),于是选择用conda装python27的环境及一些必要的包。
弄了几天终于把办公电脑和家里的Mac机上的环境都配好了,即使有了官方的安装教材,也踩了不少坑。
(因为国内主要的期货交易API接口只有windows和linux版,所以Mac上的环境只能用来回测,无法使用vn.py的模拟交易和实盘功能。)

二、环境管理

conda常用命令

  • 查看当前系统下的环境
conda info -e
  • 创建新的环境
# 指定python版本为2.7,注意至少需要指定python版本或者要安装的包# 后一种情况下,自动安装最新python版本
conda create -n env_name python=2.7
# 同时安装必要的包
conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7
  • 环境切换
# 切换到新环境# linux/Mac下需要使用source activate env_name
activate env_name
#退出环境,也可以使用`activate root`切回root环境
deactivate env_name
  • 移除环境
conda remove -n env_name --all

三、包管理

  • 给某个特定环境安装package有两个选择,一是切换到该环境下直接安装,二是安装时指定环境参数-n
activate env_nameconda install pandas
# 安装anaconda发行版中所有的包
conda install anaconda
conda install -n env_name pandas
  • 查看已经安装的package
conda list
# 指定查看某环境下安装的package
conda list -n env_name
  • 查找包
conda search pyqtgraph
  • 更新包
conda update numpy
conda update anaconda
  • 卸载包
conda remove numpy

四、vnpy环境配置中遇到的疑难杂症

1、64位系统和root环境下指定安装32位

vnpy在window系统下使用的python版本和package都是32位的,但除非下载anaconda时就下载32位版本,
现在大多数系统都是64位了吧,我装的也是64位,那么用conda安装时默认64位,stackoverflow了发现解
决方案,安装前设置使用32位:

# 设置32位set CONDA_FORCE_32BIT=1
conda create -n env_name python=2.7
conda install numpy pandas
# 切回系统默认set CONDA_FORCE_32BIT=

2、设置国内镜像

家里用的长城宽带,访问国外资源的网速简直不能忍,于是看了下conda有没有国内的镜像。然后真找到了一个
清华大学TUNA镜像清华大学 TUNA 镜像源
网站有添加方法

# 需要去掉网址的引号
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes

如果命令行方法添加不上,可以在用户目录下的.condarc中添加
如果没有该文件可以直接创建,Windows为C://Users/username/.condarc,Linux/Mac为~/.condarc
结果如下:

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

参考

conda文档
清华TUNA镜像
anaconda使用总结

使用conda管理python环境

标签:安装   force   efault   strong   pytho   nal   无法   自动   api   

原文地址:http://www.cnblogs.com/antflow/p/7351043.html

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