Miniconda是什么？ 要解释Miniconda是什么，先要弄清楚什么是Anaconda，它们之间的关系是什么？ 而要知道Anaconda是什么，最先要明白的是搞清楚什么是Conda，参考：Conda简单教程。 一言以蔽之，Conda是Python中用于管理依赖包和虚拟环境的工具，Anaconda是一个带有Conda工具的软件包（附带了Conda、python和150多个科学软件包及其相关的包），而Miniconda是一个Anaconda的轻量级替代，默认只包含了Python和Conda。 也就是说，安装了Miniconda，就可以直接使用Python和Conda了。
我们在使用Python进行编程时，难免需要用到Python的各种包，我们在不同的项目中需要用到不同的库，甚至需要用到同一个库的不同版本等，这些库，都是需要我们通过Python的库管理工具——pip来实现的，而pip这个工具也是Python初学者必须要学习掌握的一个工具，本文就来给大家介绍一下pip的常用命令。
Anaconda下载及安装 简介 Anaconda官网：https://www.anaconda.com/ Anaconda是一个开源的Python发行版本，包含了180+的科学包及其依赖项，可以方便获取开发所需要的包，并且对包进行管理，其中的科学包有：conda，numpy等 下载 网速好：官方下载：https://repo.anaconda.com/archive/ 网速慢：清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 选择相应版
conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
各位读者大大们大家好，今天学习python的pip包管理工具，并记录学习过程欢迎大家一起交流分享。
Python离线安装包的下载地址：https://www.python.org/ftp/python/
在前面的文章Fayson介绍了一种Python访问Kerberos环境下Kafka的文章，参考《0500-使用Python2访问Kerberos环境下的Kafka》，本篇文章主要介绍另一种方式访问Kerberos环境下的Kafka。
本文介绍了 Python 的编译安装方法以及 pip 的使用。 安装 $ wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.2/Python-3.6.2.tgz $ cd $ ./configure --prefix=/usr/local/python $ make $ make install pip pip 是 Python 包管理工具，安装 Python 包非常方便 pip 下载安装 配置 $ mkdir ~/.pip $ vi ~/.pip/pip.conf [
在使用 python anaconda时，经常会用到很多常用操作，记录下来，方便以后更好地使用：
Python和R是统计学中两种最流行的的编程语言，R的功能性主要是统计学家在开发时考虑的（R具有强大的可视化功能），而Python因为易于理解的语法被大家所接受。 在这篇文章中，我们将重点介绍R和Python以及它们在数据科学和统计上地位之间的差异。 关于R的介绍 Ross Ihaka和Robert Gentleman于1995年在S语言中创造了 开源语言R，目的是专注于提供更好和更人性化的方式做数据分析、统计和图形模型的语言。 起初R主要是在学术和研究使用，但近来企业界发现R也很不错。这使得中的R成为企
Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
Python分为3.X和2.X两个大版本。Python的3.0版本，常被称为Python 3000，或简称Py3k。相对于Python的早期版本，这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘，Python 3.X在设计的时候没有考虑向下相容，许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.X上正常执行。大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.X版本。
要搞清楚什么是虚拟环境，首先要清楚Python的环境指的是什么。当我们在执行python test.py时，思考如下问题：
pipenv 是 python 官方推荐的包管理工具，集成了 virtualenv、pyenv 和 pip 三者的功能于一身，类似于 php 中的 composer。
背景：前段时间帮学长跑实验，在电脑上挂着得跑15个小时左右。白天跑，半夜跑，跑了5、6次，一次因为电脑死机，一次因为PyCharm闪退。跑了那么久全白费，想想就气。而且在本地跑实验十分占用CPU等资源，耗电又有风险。想着自己还有个服务器，这2天就捣鼓了下怎么在服务器上跑实验。总结下步骤，避免大家采坑。
进入某一个版本的下载页面，根据自己的需要下载。比如红框内：Windows32位版本安装包。（executable installer 即可执行文件”.exe”）
在windows10系统下安装两个不同版本的的python解释器，在通常情况下编译执行文件都是没问题的，但是加载或下载包的时候pip的使用就会出现问题，无法下载一直报错
相信对于大多数熟悉Python的人来说，一定都听说并且使用过pip这个工具，但是对它的了解可能还不一定是非常的透彻，今天小编就来为大家介绍10个使用pip的小技巧，相信对大家以后管理和使用Python当中的标准库会有帮助。
小编相信对于大多数熟悉Python的人来说，一定都听说并且使用过pip这个工具，但是对它的了解可能还不一定是非常的透彻，今天小编就来为大家介绍10个使用pip的小技巧，相信对大家以后管理和使用Python当中的标准库会有帮助。
来源丨网络 相信对于大多数熟悉Python的人来说，一定都听说并且使用过pip这个工具，但是对它的了解可能还不一定是非常的透彻，今天小编就来为大家介绍10个使用pip的小技巧，相信对大家以后管理和使用Python当中的标准库会有帮助。 安装 当然在Python 3.4版本之后以及Python 2.7.9版本之后，官网的安装包当中就已经自带了pip，用户直接在安装完Python之后就可以直接使用，要是使用由virtualenv或者pyvenv创建的虚拟环境，那么pip也是被默认安装的 如果是需要自己另外安装p
和其他大多数现代编程语言一样，Python对包和 模块的下载、存储以及管理有其自己的一套方法。但是当我们同时开发多个项目工程的时候，不同的项目会将第三方的包存放在相同的路径下。这就意味着，如果有两个工程依赖同一个包，但是所需要的版本却不一样，比如项目A依赖v1.0.0，而项目B依赖v2.0.0。由于Python无法根据版本来区分包的安装路径，那么此时，就会发生版本冲突。
Python PIP是一个包管理器，用于安装和管理Python的包。在本文中，我们将探讨如何使用Python PIP来安装和管理Python包。
Anaconda 是一个开源免费的Python集成管理工具，自带了数据科学相关的依赖包，支持多平台Win/linux/OS X。
注意：Python中没有分号，而是用换行符替换；没有{}，而使用冒号替换；构造函数中的self是显示出现的等，除此之外，Python和Java存在 很多相似的地方。
随着使用python的时间越来越长，安装的python模块也越来越多，时间久了都不记得自己之前到底对自己的电脑做过些什么了，于是乎就想要查看一下自己安装的python模块，现将查看方法总结如下
在开发过程中，使用python的包时可以联网安装，使用sudo pip install 包名称，可以安装包，可是如果使用上面的命令，在同一个目录下安装或者更新，其它的项目必须就无法运行了，怎么办呢？
pip 是最常用的Python包管理工具，该工具提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。 目前Python 2.7.9 + 或 Python 3.4+ 以上版本都自带 pip 工具，或者conda等虚拟环境安装完成后也自带pip包。
由于python2和python3在部分语法上不兼容, 导致有人打趣道:"Python2和Python3是两门语言" 对于初学者而言, 如果同时安装了python2和python3, 那运行pytho
Conda是Python中用于管理包和虚拟环境的一大利器。 使用Conda可以非常便利的使用数据科学相关的包，Conda可以帮助我们创建虚拟环境，从而方便的应用于多个项目中。
Homebrew，是Mac OSX上的软件包管理工具，能在Mac中方便的安装软件或者卸载软件， 只需要一个命令。
通俗的说：pip 是 Python 第三方包管理工具，它提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。Python 3.4+以上版本都自带 pip 工具。
由于centos7原本就安装了Python2，而且这个Python2不能被删除，因为有很多系统命令，比如yum都要用到。
现在无法直接用pip search，需要先安装pip_search： pip install pip_search。 使用pip_search搜索可用的包版本: pip_search requests
在前面Fayson介绍了在Python2的环境下《如何使用Python Impyla客户端连接Hive和Impala》及《Python3环境通过JDBC访问非Kerberos环境的Hive》，本篇文章Fayson在Python3的环境下使用Impyla访问非Kerberos环境下的Impala以及将获取到的结果集转换为Pandas的DataFrame。
为了安装Anaconda科学计算环境，控制好python版本，今天上午总算折腾好了。
PIP是Python第三方库管理器，我们可以通过 pip 来安装不同的Python包。包是一个Python模块，可以包含一个或多个模块或其他包。即可以安装到应用程序中的一个或多个模块就是一个包。在实际的编程中，我们不必去编写每一个实用程序，很多有别人已经封装好的，我们可以导入到程序中直接使用。
pipenv 是Kenneth Reitz大神的作品，能够有效管理Python多个环境，各种包。过去我们一般用virtualenv搭建虚拟环境，管理python版本，但是跨平台的使用不太一致，且有时候处理包之间的依赖总存在问题；过去也常常用 pip进行包的管理，pip已经足够好，但是仍然推荐pipenv，相当于virtualenv和pip的合体，且更加强大。pipenv开源之后，在GitHub上有很高人气（截止于现在有9600多星）。
base * C:\MySoft\Python\Anaconda3
在Python开发中，理解和管理项目的依赖关系是至关重要的。一个Python库可能依赖于多个其他库，同时也可能被许多其他项目依赖。正确地梳理这些依赖关系，有助于提高代码的可维护性和减少兼容性问题。本文将详细介绍如何从一个特定的库出发，寻找其依赖的库以及依赖它的库。
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。所以conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
是一个安装、管理python相关包的软件，还自带python、Jupyter Notebook、Spyder，有管理包的conda工具，非常有用。
此时，可以看到括号里的名称已经从python_test1变成了base，就代表退出了虚拟环境
在现代的软件开发实践中，依赖管理成为了一项非常重要的任务。它确保了我们可以在任何地方重建我们的开发环境，也使得我们能够轻松地跟踪和更新我们的项目所依赖的库。Python是世界上最受欢迎的编程语言之一，有着丰富的库和框架，这都得益于Python强大的包管理工具Pip。
pip是Python包管理工具，该工具提供了对Python包的查找、下载、安装、卸载的功能。
正确安装并配置好pycharm+tensorflow环境之后，可能在pycharm中导入tensorflow会有以下问题：
R语言的工作空间其实就是你当下R语言的工作环境，它包括任何你已经定义了的对象。当一个R进程结束时，用户可以将当前的工作空间保存下来，在下次启动R时就会自动加载，非常方便省事。R语言是一个交互式界面，上翻和下翻键可以用来查看历史指令。这里我建议大家使用RStudio，因为RStudio提供非常强大的R语言高度可视化操作界面，你可以在RStudio里写R代码，也可以写Python代码，同时可以使用Rmarkdown来写自己的文档。
Ubuntu默认的python版本一般为python 2.x，因此需要手动安装自己需要的版本，并且将python的指向更新为自己的版本。
前言 mac自带了python2.7的环境，所以在mac上安装selenium环境是非常简单的，输入2个指令就能安装好 需要安装的软件： 1.pip 2.selenium2.53.6 3.Firefox44.dmg 4.Pycharm （环境搭配selenium2+Firefox46及以下版本兼容，selenium3+Firefox47+geckodriver） 一、selenium安装 1.mac自带了python2.7，python里面又自带了easy_install工具，所以安装pip用easy_in
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