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参考来源:
https://blog.csdn.net/qq_326324545/article/details/84522368
https://blog.csdn.net/sizhi_xht/article/details/80964099
https://zhuanlan.zhihu.com/p/37611680
https://blog.csdn.net/ben1010101010/article/details/90897405
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下载并安装Anaconda:
# 下载Linux平台版本Anaconda,下例网页链接版本为Anaconda 2019.03 Python 3.7 version 64-Bit (x86) Installer for Linux
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
# 安装Anaconda,建议直接安装,不使用root权限,除非你是系统的管理员
bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
以下为安装过程中的选项说明:
# 确认安装位置,默认位置为用户个人文件夹
Anaconda3 will now be installed into this location...
[/home/current_user/anaconda3] >>>
# 确认是否由Anaconda进行终端的初始化,一般选择是,否则无法使用虚拟环境
Do you wish the installer to initialize Anaconda3 by running conda init? [yes|no]
[no] >>> yes
安装完成后,Anaconda会设置终端开启时,自动进入base虚拟环境,我们需要取消这一设置,因为虚拟环境是可嵌套的,在base环境中再进入虚拟环境可能会产生不可控的问题。使用以下命令取消这一行为:
conda config --set auto_activate_base false
创建并使用虚拟环境:
建议不要直接使用本地的Python环境,而是创建自己的虚拟环境。这样做有两点好处,一是能够在虚拟Anaconda环境中进行随意的定制而不用担心破坏原本的终端环境,二是熟悉了虚拟环境的用法之后,可以制作多个虚拟环境用于不同的任务,这样就可以使得对于依赖包的版本要求不同的项目可以共存在一个账号上。
# 创建名为my_virtual_env的虚拟环境,并安装Python3.7及必要的Python库。此命令也可以不指定Python版本,但会创建一个不含Python的空环境,如果没有特殊需求,请直接指定Python版本
conda create -n my_virtual_env python=3.7
# 激活虚拟环境
conda activate my_virtual_env
# 关闭虚拟环境
conda deactivate
# 列出所有存在的虚拟环境名称
conda env list
# 删除指定虚拟环境,如果为空环境则此命令失效(也就是未指定Python版本的时候)
conda remove -n my_virtual_env --all
# 删除指定虚拟环境,无论此环境是否为空
conda env remove -n my_virtual_env
# 安装Anaconda收录的Python包,使用此命令Anaconda会自动检查新安装包与已安装包之间是否有依赖库版本冲突
conda install package
# 安装所有Python收录的包,包括Anaconda未收录的Python包,不会检查依赖库版本冲突
pip install package
# 查找相关包的所有收录版本
conda search package
# 导出虚拟环境配置表及使用配置表文件创建虚拟环境
conda env export > conda_env.yaml
conda env create -f conda_env.yaml
在~/.bash_aliases
中添加以下内容,以便以后快速开启关闭虚拟环境:
alias jumpin='conda activate my_virtual_env'
alias crawlout='conda deactivate'
添加完成后使用source ~/.bash_aliases
命令重新执行该文件,之后就可以使用定制命令操作代理设置了。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/icemaster/p/11163271.html