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新葡亰496net:Python学习之Anaconda的使用与配置方法

发布时间:2019-09-15 20:28编辑:奥门新萄京娱乐场浏览(159)

     学习廖雪峰官方网站的Python的学科,在常用的第三方模块的Pillow的学习进程中连连报错cannot import name '_imaging' from 'PIL'新葡亰496net 1

    2018年4月更新:
    这篇文章原写于前年7月。据称近些日子(二零一八年11月)Tensorflow在windows上曾经支撑3.6本子,我还尚未协和尝试,相关探究请参考https://stackoverflow.com/questions/40884668/installing-tensorflow-on-windows-python-3-6-x.

    俗话说‘人生苦短,小编有Python',可是若是初学Python的进度中遭逢包和Python版本的难题估算会让您再苦一会,作者在学习Python的爬虫框架中见到看到了anaconda的牵线,简直是亲如兄弟啊,小编觉的种种Python的求学网址上率先都应该利用anaconda来举办学科,因为在实践的进度中光条件的各个报错就能够打发掉你具备的上学兴趣!

    准备攻读 Python 来做多少分析的您,是或不是在起来时就高出种种劳动呢?

    一、Python学习路径

    解决办法:


    下边轻易的介绍下anaconda,它是将Python版本和众多常用的package打包直接来使用的Python发行版,帮忙linux、mac、windows系统,并有一个conda壮大的试行工具。使用起来相对会令你舒服!

    到底该装 Python2 呢还是 Python3 ?
    为何安装 Python 时总是出错?
    怎么设置工具包吗?

    1、最终目标

    使用Python学习TensorFlow(Windows系统)

    1.下载并安装Anaconda(安装进程本人百度时而)

      以后做尝试要从头接触深度学习了,那当然免不了要设置Python和Tensorflow,其余因为急需LSTM方法,作者也急需安装Keras。这篇作品就是有关近日设置那些东西的一个总括。

    Anaconda的安装

    干什么提醒说在装置那几个工具前必得先安装一群别的不明所以的工具?
    相信大多数 Python 的初学者们都曾为情况难题而发烧不已,但您并不孤独,大家都以那般折腾过来的。为了在入门时少走弯路,何况让高涨的主动不至于太受打击,这里推荐使用 Anaconda 来保管你的安装境遇和各个工具包。

    2、学习路径

    ①课本:菜鸟教程,使用Python3.X版本,http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html

    ②读书:因为后边有上学应用Python以及别的语言的基础,所以最首要看:a、语言写法;b、数据类型;c、函数

    ③IDE:Anaconda(命令行开荒形式)、PyCharm(类似Visual Studio),这里作者七个IDE都安装了

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    Anaconda

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    PyCharm

    2.开荒Anaconda Prompt ,用命令行的款式输入 Python 自个儿写的Python文件的相对地址,就可以运转新葡亰496net 4

    假定你懒得看后文,小编其实就一句话,从头起首就用Anaconda吧!!! (直接跳转到“最简安装进程”部分)

    不等的操作系统都以一贯的在官网或本子之家中下载安装包进行下载,选取你最常常选择的Python版本进行安装,下载完事后,尽量的依据anaconda暗中同意的展现安装,今后的本子不会将bin目录参加到境况变量path中去。

    正文介绍了Anaconda的行使,全文大纲之类:

    二、Python景况设置

    有关pycharm为何会报错,笔者要好还尚未搞领悟,小编才刚开始学Python不久,假若有大神知道消除措施,希望不吝赐教。

    目录

    1 用Windows蒙受的坑
    2 笔者的不利经历
    3 最简安装进度
    4 附Gavin化

    但是安装完未来方可应用自带的授命行分界面进行操作

    缘何选用 Anaconda
    * 什么是 Anaconda
    * 什么是 conda
    * Anaconda 的优点

    方法一:

    行使Anaconda会自行安装Python

    联系情势:

    用Windows遭受的坑

    先是计算一下用windows进度中的坑:

    1. Tensorflow近日在windows上只帮助Python3.5本子(高了低了都不行)
    2. Scipy在windows上用命令行安装出错。因为设置Keras时会安装Scipy,所以不可能成功安装Keras

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    哪些设置 Anaconda
    如何保管 Python 包
    怎么着保管 Python 意况

    方法二:

    ①、下载Python安装包,https://www.python.org/,选拔版本,展开安装exe文件进行设置,在设置的长河中选拔增多Python到系统路线,不然之后要手动增加路线;

    ②、下载安装PyCharm社区版本,http://www.jetbrains.com/pycharm/,安装达成以往会自动寻觅Python路线。

    QQ:2996654722

    自个儿的坎坷经历

      不卖关子了,一句话来讲,在windows上必经之路是运用Scientific Python distributions来安装和保管种种库,那是自己后来才发觉的。由于平昔无法成功安装Scipy,笔者找到了Scipy的那一个新葡亰496net:Python学习之Anaconda的使用与配置方法,Anaconda入门使用指南完整版。官方网站安装介绍,windows系统的同室能够直接拖到最终看下。而Scientific Python distributions的牵线在页面包车型地铁启幕,作者直接选用的第三个,也等于Anaconda.

      使用Anaconda要留意,因为它的首页上是下载集成了3.6版本的Python的,而tensorflow在windows上只支持3.5本子,所以那几个要想方法化解。依照Anaconda的介绍(How do I get the latest Anaconda with Python 3.5?)能够用以下二种办法:

    A) We recommend downloading the latest version of Anaconda and making a Python 3.5 environment.

    B) A second option is to download the latest version of Anaconda and then run this command to install Python 3.5 in the root environment: conda install python=3.5

    C) A third option is to download the most recent Anaconda Installer that had Python 3.5 by default. This is Anaconda 4.2.0. You can download it from our archive. Scroll down the page until you find version 4.2.0 for your platform.

      作者用的第二种方法,也正是在初步分界面先找到Anaconda Prompt,然后在里头输入命令 conda install python=3.5

      注意在那些进度中永不开着Anaconda的客商分界面,不然会报错说Anaconda正在被选用,关闭Anaconda分界面之后选取上述命令就好用。安完之后再Anaconda Prompt的界面输入python后发掘版本产生3.5.3了。

      tensorflow的设置能够参见莫烦写的科目和摄像(LINK)。注重注意采纳好是CPU版本照旧GPU版本,别的再不怕Python3和Python2用的一声令下的一线分化。笔者在开展完从前的Python版本降到3.5.3未来,在Anaconda Prompt里应用命令 pip3 install tensorflow 成功安装了tensorflow(太令人感动了!!!)

      碰着的难点是为着检查测试tensorflow是或不是安装成功,作者尝试了import tensorflow,可是在Python 3.5.3和谐的shell里是足以用,可是在Anaconda Prompt里的python下无法用,不驾驭怎么。可能因为自身在采纳上面说的第二种方法转变Python从前,自个儿手动安装了一回Python3.5.3的因由,悲催,做了无用功还影响了后来的效用。用了最笨的艺术,卸载了python3.5.3,结果Anaconda Prompt打不开了,最终索性把装有Python和Anaconda都卸载了。

    设置成功就足以经过:conda --version命令进行查看是还是不是安装成功。 仍是能够通过python --version命令查看发行版暗中认可的Python版本。

    一、为啥选取Anaconda?

    三、Hello Python

    邮箱:2996654722@qq.com

    最简安装进度

      有了前方的经验铺路,未来大意知道怎么办相比便于了。这段起初自个儿中央就是从头做起了。首先依据前边说的第二种方法,到Anaconda官方网址的Achiv里下载了Anaconda3-4.2.0版本。安装完以往开采pip3命令没有办法使用,可是检查了Anaconda里pip包已经安装了的,所以试了下用pip命令,能够。于是选择如下命令实行安装:

    pip install tensorflow
    pip install keras
    

      四个都工作有成安装了,接下去用一下两个指令检验一下是否确实安装成功,当然首先要在指令行用python命令步向python调整分界面,然后

    import tensorflow
    import keras
    

      七个都未曾报错,keras默许使用TensorFlow作为backend。总算大功告成,能够去吃午饭了,哈哈。

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    在自己设置的进程中蒙受了二个荒谬 Failed to create menus

    1.1 什么是 Anaconda?

    Anaconda是注意于数据分析的Python发行版本,富含了conda、Python等190多少个科学包及其注重项。作为好奇婴儿的您是或不是意识了四个新名词 conda,那么你势必会问 conda 又是怎样吗?

    方法一:

    开拓PyCharm——新建项目——增加Python file——写代码——运转

    print ('Hello Python')

    外Gavin化

    WINDOWS 下 PYTHON 双版本共存建设方案
    当Computer里有八个python版本时,常常的做法是要修改境况变量,然而这篇作品中的方法只要求在不想用的版本的根文件夹中参与三个bat文件就能够,玄妙的缓慢解决了难点,推荐我们看看。假设大家想驾驭怎么通过改动情状变量来退换私下认可的python版本,能够看这里

    设置Keras能够部分仿效那篇小说:
    windows 10 64bit下安装Tensorflow Keras VS2015 CUDA8.0 GPU加速


    本篇小说原公布于自个儿的私人民居房博客: qingnansun.com

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    1.2 什么是 conda ?

    conda 是开源包(packages)和设想景况(environment)的管住连串。

    • packages 管理: 能够采取 conda 来设置、更新 、卸载工具包 ,而且它更关注于数据科学有关的工具包。在装置 anaconda 时就先行集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这个在多少分析中常用的包。别的值得提的是,conda 并不只处理Python的工具包,它也能设置非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就能够安装Odyssey语言的融会开辟情状 CR-Vstudio。
    • 虚构意况管理: 在conda中得以创设多少个虚构境遇,用于隔开区别类型所需的例外版本的工具包,以幸免版本上的争辩。对纠结于 Python 版本的同校们,我们也得以创设 Python2 和 Python3 八个条件,来分别运转分裂版本的 Python 代码。

    知晓 是怎么(what) 的还要,大家也急需问一问 为啥(why)。那么,为何要挑采取Anaconda呢?

    方法二:

    开发命令行工具,输入python走入python情状,直接在命令行写代码。

    可以选拔Windows的命令行工具恐怕Anaconda的命令行工具。

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    在指令行写代码

    便是说不可见创建菜单,这里作者试了大多的消除办法,末了是透过将享有的java境遇变量删除之后就足以设置成功了。

    1.3 Anaconda 的优点?

    Anaconda的独到之处计算起来就多少个字:省时方便、分析利器。

    • 省时方便: Anaconda通过管理工科具包、开荒情状、Python版本,大大简化了您的做事流程。不仅可以够实惠地安装、更新、卸载工具包,何况安装时能自动安装相应的依赖包,同期还是能够选拔差异的设想境遇隔开不一样要求的项目。
    • 剖析利器: 在 Anaconda 官方网站中是这么宣传本人的:适用于公司级大数额分析的Python工具。其满含了720多少个数据科学有关的开源包,在数据可视化、机器学习、深度学习等多地点都有涉及。不只可以做多少解析,以致能够用在大额和人造智能领域。

    缓和了 是什么 以及 为啥 的主题素材后,下边让大家看一下 怎么办(How)。

    方法三:

    在文书夹下创建hello.py文件,使用Notepad打开,增加代码——保存

    print ('Hello Python')

    命令行步向hello.py所在文书夹,python hello.py运转能够输出结果

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    我把hello.py放在F盘

    一般这种不当的化解办法有:

    二、怎么样安装Anaconda?

    可以从这里下载 Anaconda 的安装程序以及查看安装表达。无论是 Windows、Linux 照旧 MAC 的 OSX 系统,都能够找到相应的装置软件。假如您的Computer是六11人则尽量选六十二个人版本。至于 Python 的版本是 2.7 依然 3.x,这里推荐您使用 Python3,因为 Python2 决然终止维护。大概这段日子市情上海大学许多科目使用的都依然Python2,这也不用发急,因为在 Anaconda 中得以同期管理七个 Python 版本的情况。

    基于提示实行安装,完结后您差相当的少会感叹地意识计算机中多了数不尽行使,不用担忧,我们一项项来看:

    • Anaconda Navigtor :用于管理工科具包和条件的图形客商分界面,后续涉及的累累管制命令也能够在 Navigator 中手工业达成。
    • Jupyter notebook :基于web的交互式总计意况,能够编写易于大家阅读的文书档案,用于突显数据分析的进程。
    • qtconsole :四个可实行 IPython 的仿终端图形分界面程序,相比较 Python Shell 分界面,qtconsole 能够向来浮当代码生成的图样,达成多行代码输入执行,以及内置多数实用的功用和函数。
    • spyder :一个应用Python语言、跨平台的、科学生运动算集成开垦条件。

    安装完毕后,我们还必要对具有工具包举行晋级,以制止恐怕产生的错误。展开你计算机的终点,在命令行中输入:

    conda upgrade --all

    在终点询问是或不是安装如下进级版本时,输入 y。
    某些景况下,你或者会碰着找不到 conda 命令的荒唐提示,那很可能是条件路径设置的标题,须求增多conda情况变量:export PATH=xxx/anaconda/bin:$PATH, 在那之中xxx替换来anaconda的设置路线。
    迄今,安装到位,上边让咱们看一下什么用 Anaconda 处理工科具包和情状。

    设置路线里不要满含塞尔维亚共和国语以外的语言,即安装路线全部用土耳其共和国语命名;步入cmd,找到你安装的职位(作者的是D:anacoda),然后施行 python .Libs_nsis.py mkmenus

    三、怎么样管理Python包?

    设置四个 package:

    conda install package_name

    这里 package_name 是必要安装包的名号。你也能够同不时间设置多少个包,譬仿佛临时间设置numpy 、scipy 和 pandas,则进行如下命令:

    conda install numpy scipy pandas

    您也得以指虞诩装的版本,举个例子设置 1.1 版本的 numpy :

    conda install numpy=1.10

    移除三个 package:

    conda remove package_name

    升级 package 版本:

    conda update package_name

    查阅全体的 packages:

    conda list

    一经您忘掉 package 的实际名称,也得以举行模糊查询:

    conda  search search_term

    要是那些办法还一贯不缓慢解决您的难题,能够看看这里:

    四、如何保管Python情况?

    私下认可的条件是 root,你也足以创设四个新情状:

    conda create -n env_name list of packages

    其中 -n 代表 name,env_name 是亟需创建的条件名称,list of packages 则是列出在新情形中需求安装的工具包。

    举个例子说,当笔者设置了 Python3 版本的 Anaconda 后,暗中认可的 root 情况自然是 Python3,然而自个儿还索要创建三个 Python 2 的景况来运作旧版本的 Python 代码,最棒还设置了 pandas 包,于是大家运转以下命令来创造:

    conda create -n py2 python=2.7 pandas

    紧密的您明确会发觉,py2 条件中不但安装了 pandas,还安装了 numpy 等一多种packages,那就是应用 conda 的便利之处,它会自动为你安装相应的注重包,而不需求您一个个手动安装。

    进去名叫 env_name 的环境:

    source activate env_name

    脱离当前条件:

    source deactivate

    除此以外注意,在 Windows 系统中,使用 activate env_name 和 deactivate 来步入和退出有个别意况。

    删除名称为 env_name 的环境:

    conda env remove -n env_name

    来得全体的意况:

    conda env list

    当分享代码的时候,同一时常间也急需将运维情况分享给我们,试行如下命令能够将前段时间条件下的 package 信息存入名称叫 environment 的 YAML 文件中。

    conda env export > environment.yaml

    完全一样,当试行他人的代码时,也必要配置相应的景况。那时你能够用对方享受的 YAML 文件来成立一摸同样的运作境遇。

    conda env create -f environment.yaml

    新葡亰496net,至今,你已跨入 Anaconda 的大门,后续就能够逛逛在 Python 的大洋中了。

    祝学习喜悦!

    注:本文代码示例参照他事他说加以考察自Udacity数据分析课程之Anaconda章节。

    更多亮点在连锁小说里面,希望大家随后多多支持脚本之家。

    稳重:在以下的施用进度中您会开采选取conda下载包的快慢非常的慢,因为使用的是国外的服务器,所以那边要设置为国内的镜像。使用上边包车型地铁配备命令就可以:

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    这里写图片描述
    安装成功就可以通过:conda --version命令进行检验是否安装成功。 还可以通过python --version 命令查看发行版默认的Python版本。
    在我安装的过程中碰到了一个错误 Failed to create menus
    
    这里写图片描述
    
    说是不能够创建菜单,这里我试了很多的解决办法,最终是通过将所有的java环境变量删除之后就可以安装成功了。
    
    一般这种错误的解决办法有:
    安装路径里不要包含英文以外的语言,即安装路径全部用英文命名;进入 cmd,找到你安装的位置(我的是D:anacoda),然后执行 python .Libs_nsis.py mkmenus
    如果这些方法还没有解决你的问题,可以看看这里:https://www.zhihu.com/question/42263480
    
    注意:在以下的使用过程中你会发现使用conda下载包的速度非常的慢,因为使用的是国外的服务器,所以这里要设置为国内的镜像。使用下面的配置命令即可:
    

    除了采纳命令行,你能够采纳图形界面Navigator管理你的python版本,root 是下载时候选取的python版本,同期您能够选取侧边的搜索框选择未下载的包

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    点击上边包车型地铁Create能够选择下载python 版本,要想切换python版本直接点击就能够了

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    conda的常用命令操作

    conda管理工科具能够同时设置不一样版本的python,何况自由的开展切换,日常应用的有以下的命令:

    # 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本)
    conda create --name python34 python=3.4
    
    # 安装好后,使用activate激活某个环境
    activate python34 # for Windows
    source activate python34 # for Linux & Mac
    # 激活后,会发现terminal输入的地方多了python34的字样,实际上,此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除,再把3.4对应的命令加入PATH
    
    # 此时,再次输入
    python --version
    # 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`,即系统已经切换到了3.4的环境
    
    # 如果想返回默认的python 2.7环境,运行
    deactivate python34 # for Windows
    source deactivate python34 # for Linux & Mac
    
    # 删除一个已有的环境
    conda remove --name python34 --all
    

    使用conda管理包

    # 安装scipy
    conda install scipy
    # conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目,对于python 3.4,conda会同时安装numpy和mkl(运算加速的库)
    
    # 查看已经安装的packages
    conda list
    # 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包,不依赖于pip,因此可以显示出通过各种方式安装的包
    
    # 查看当前环境下已安装的包
    conda list
    
    # 查看某个指定环境的已安装包
    conda list -n python34
    
    # 查找package信息
    conda search numpy
    
    # 安装package
    conda install -n python34 numpy
    # 如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境
    # 也可以通过-c指定通过某个channel安装
    
    # 更新package
    conda update -n python34 numpy
    
    # 删除package
    conda remove -n python34 numpy
    
    # 更新conda,保持conda最新
    conda update conda
    
    # 更新anaconda
    conda update anaconda
    
    # 更新python
    conda update python
    # 假设当前环境是python 3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的当前最新版本
    

    pycharm中使用anaconda

    那边讲下在pycharm上anaconda的配备:

    在Pycharm的Files>>settings>>Project Interpreter>>Add local 里面加多Anaconda python.exe. 应用之后就能够调用各类Anaconda的库啦,如若下载了任何版本的python,将envs中的python.exe也增多到Project Interpreter 中,在必要的时候实行切换就足以了

    如上面包车型客车图形所示:

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    以上正是anaconda的一些中坚的装置使用进程,希望对你的Python学习抱有协助。

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