macOS / Linux 上设置 Python 3 环境 —— MiniConda, pip3

这篇 post 是主要是写给 Association of Robots and Artificial Intelligence 的小伙伴的~如何在 macOS / Linux 上设置 Python 3 环境,包括如何使用 MiniConda 来让多个不同的 Python 3 或者 Python 2 环境共存,如何设置 pip 的镜像源等

  1. 下载 MiniConda 安装包
  2. 安装 MiniConda
  3. 设置 pip 使用清华大学 TUNA 镜像
  4. 设置一个 Python 3.8 的虚拟环境 py38
  5. 在 Python 3.8 虚拟环境中安装软件包

1. 下载 MiniConda 安装包

如果你使用的是 macOS,则下载链接是 https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh

如果使用的是 Linux(Ubuntu、Debian、Fedora、Arch等等),则下载链接是 https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

2. 安装 MiniConda

下载好之后,打开 Terminal (终端)~

macOS 和绝大多数 Linux 系统的用户默认的下载存放位置都是 ~/Downloads,因此需要在 Terminal 里执行如下命令

cd ~/Downloads
ls

确定 ls 命令的输出里有刚才下载的那个文件~如果没有的话,则需要自己找一下对应的下载目录,然后使用 cd 命令,进入到那个目录里~

接下来对于 macOS 用户来说,需要执行的是下面这两行

chmod +x ./Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh
./Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh

对于 Linux 用户来说,需要执行

chmod +x ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

接下来的过程就都是一致的了~

这个时候 MiniConda 会要求你阅读它的软件许可协议,Please, press ENTER to continue

这里按回车进入软件许可协议的阅读,然后直接按 Ctrl+C,就会出现 Do you accept the license terms? [yes|no] 。当然就是输入 yes 并回车啦

在接受软件许可协议之后,MiniConda 会询问你安装在什么地方,我们用它默认的位置即可,也就是直接回车确认

接下来 MiniConda 则会下载一堆必要的软件包,在下载解压好之后,会询问是否要初始化 MiniConda 3,这里也当然是 yes

3. 设置 pip 使用清华大学 TUNA 镜像

接下来就是设置让 pip 使用清华大学 TUNA 镜像~

pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 设置一个 Python 3.8 的虚拟环境 py38

设置一个 Python 虚拟环境非常简单,这里以使用 Python 3.8 为例子,创建一个 名为 py38 的虚拟环境,要创建多个 Python 环境的话,就找葫芦画瓢就好2333333

conda create -n py38 python=3.8

上面命令中,-nnname 的缩写,跟在它后面的 py38 就是这个虚拟环境的名字;python=3.8 则是告诉 MiniConda 我们希望使用的是 Python 3.8.x 的版本~(假如你要创建一个 Python 2.7 的虚拟环境的话,那就是 python=2.7

在 MiniConda 准备好之后,会询问是否要继续,那也必然是输入 y,然后回车继续呀233333

在 MiniConda 完成 py38 虚拟环境的创建之后,会提示如果进入到该虚拟环境中~

那么根据提示,我们每次要进入 py38 这个虚拟环境的话,都需要输入一次

conda activate py38

在成功进入 py38 虚拟环境之后,在 Shell 提示符的左边就会有 (py38) 的显示。

假如你创建的虚拟环境是叫 tf2.0 的话,那么就是每次输入

condo activate tf2.0

进入之后左侧显示的就会是 tf2.0

5. 在 Python 3.8 虚拟环境中安装软件包

最后就是在虚拟环境中安装软件包啦~其实就跟正常使用一样,假如你希望安装的软件包是 numpy 的话,那么就执行

pip3 install numpy

如果是安装 tensorflow 的 CPU 版本的话,则是

pip3 install tensorflow

tensorflow 的 GPU 版本(首先你的电脑需要有 NIVDIA 的显卡)的话,则是

pip3 install tensorflow-gpu

pip3 install 的软件包的名字与你在 Python 中 import 它的名字不一定一致,请参阅对应的软件包的说明或者文档~

声明: 本文为0xBBC原创, 转载注明出处喵~

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