最近在学习python-igraph，发现其实学习一种全新的语言看官方的文档是真的很有帮助，这次我的大部分python代码的完成都是靠着igraph官方的API文档。
文章目录 介绍 安装 使用 包管理功能 环境管理功能 渠道管理 实例 介绍 开源包管理系统和环境管理系统 ，包括多种语言的包安装，运行，更新，删除，最重要的是可以解决包依赖问题 支持语言包括 Python，R，Ruby，Lua，Scala，Java，JavaScript，C / C ++，FORTRAN 支持在Windows，macOS和Linux上运行 Conda可以构建不同的环境，同时可以对环境进行保存，加载和切换操作 conda包和环境管理器包含在所有版本的Anaconda和Miniconda中
项目开发一直在docker的虚拟环境上，遇到了一个问题，就是把虚拟环境的包删掉（rm -rf xxx）之后，再重新拷贝一个（跟原来包一模一样的文件夹）进去发现pycharm再也找不到这个包了，后来在同事的帮助下一步步的解决了这个问题：
卸载现有的Python和Yum 1、删除现有Python ##强制删除已安装程序及其关联 rpm -qa|grep python|xargs rpm -ev --allmatches --nodeps ##删除所有残余文件 ##xargs，允许你对输出执行其他某些命令 whereis python |xargs rm -frv ##验证删除，返回无结果 whereis python 2、删除现有的yum、强制删除已安装程序及其关联 ##强制删除已安装程序及其关联 rpm -qa|grep yum|xargs rpm -ev --allmatches --nodeps ##强制删除所有残余文件 whereis yum |xargs rm -frv 下载所需的rpm包 ##查看自己系统版本的命令 cat /etc/redhat-release #CentOS Linux release 7.8.2003 (Core) ##下载相应的包地址： http://mirrors.ustc.edu.cn/centos/7.8.2003(自己系统版本号)/os/x86_64/Packages/ ##所需要的包 ##python python-2.7.5-88.el7.x86_64.rpm python-iniparse-0.4-9.el7.noarch.rpm python-pycurl-7.19.0-19.el7.x86_64.rpm python-devel-2.7.5-88.el7.x86_64.rpm python-libs-2.7.5-88.el7.x86_64.rpm python-urlgrabber-3.10-10.el7.noarch.rpm rpm-python-4.11.3-43.el7.x86_64.rpm ##yum yum-3.4.3-167.el7.centos.noarch.rpm yum-metadata-parser-1.1.4-10.el7.x86_64.rpm yum-plugin-fastestmirror-1.1.31-53.el7.noarch.rpm ##创建目录python和yum用以存放rpm包 mkdir /usr/local/rpm ##使用wget分别下载python以及yum的rpm包（注意：一定要和系统的版本号对应） 地址如下 python wget http://mirrors.ustc.edu.cn/centos/7.8.2003/os/x86_64/Packages/python-2.7.5-88.el7.x86_64.rpm wget http://mirrors.ustc.edu.cn/centos/7.8.2003/os/x86_64/Packages/python-iniparse-0.4-9.el7.noarch.rpm wget http://mirrors.ustc.edu.cn/centos/7.8.2003/os/x86_64/Packages/python-pycurl-7.19.0-19.el7.x86_64.rpm wget http://mirrors.ustc.edu.cn/centos/7.8.2003/os/x86_64/Packages/python-devel-2.7.5-88.el7.x86_64.rpm wget http://mirrors.ustc.edu.cn/centos/7.8.2003/os/x86_64/Packages/python-libs-2.7.5-88.el7.x86_64.rpm wget http://mirrors.ustc.edu.cn/centos/7.8.2003/os/x86_64/Packages/python-urlgrabber-3.10-10.el7.noarch.rpm wget http://mirrors.ustc.edu.cn/centos/7.8.2003/os/x86_64/Packages/rpm-python-4.11.3-43.el7.x86_64.rpm
Python Pip command provides search, install, update, uninstall packages. We can use pip command to uninstall packages easily even there are some alternatives like easy_install.
本人正在吹着空调，喝着茶水，然后qq头像抖了两下，业务开发同学给我打了个招呼，“忙么？帮个忙可以不？” 这很明显了，要忙了呀！来活了。本着爱岗敬业的精神回复“您说”。 然后很含蓄的告诉我yum不好用了。得嘞，这活可能很简单，就是自己编译了高版本替换了系统python，然后yum使用python，由于版本高，库没有，导致没法使用。 或者特别麻烦，直接把系统的python卸了！！！！！！ 这个有可能没救，这要看业务同学是否手下留情了。闲话到此！
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）。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/93378987
如果conda中没有需要安装的包。需要再Anaconda.org中查找。 现在Anaconda.org网站中查找到指定的包，执行显示的下载名命令：
②Python3系列和Python2系列版本不向下兼容,所以我就卸载了机器自带的Python2.7,删的干干净净.
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。
Python安装包的命令有的easy_install, setuptools, 也有pip，distribute
conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
你可以理解为一个软件，和QQ一样的软件，你安装之后，里面就有naconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等
相信很多学习过Python的同学应该都知道，pip是我们经常用来安装Python第三方包的工具，不过第三方包安装多了，包之间的依赖管理也是个问题，Pipenv是 Python官方推出的包管理工具，可以帮助我们管理虚拟环境以及第三方包之间的依赖关系。
使python环境拥有独立的包，避免污染原本的python环境。为不同的项目创建不同的环境可以避免安装的库过于庞大和相互干扰。
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：
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 [1] 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
一、发现 1 个已存在的 RPM 数据库问题， ‘yum check’ 输出如下 现象如下 [root@client yum.repos.d]# yum -y install httpd 已加载插件：fastestmirror, langpacks Determining fastest mirrors 正在解决依赖关系 There are unfinished transactions remaining. You might consider running yum-complete-transacti
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。
因为云服务器系统被挖矿程序占领之后，开始想尝试将其删除，但是技术不过关，删除之后又重新运行了，没办法只有把重要的代码和数据备份之后，将服务器重置了系统。然后在重新配置安装nginx的时候，误删除了yum。尝试解决办法的时候，又把python2删除了。T.T。只有重新安装python2和yum。找了一圈安装方法，他们的一些源的位置，都已经移除了。发现一个博主写的，还可以。我在这里在总结一下。博主地址： https://www.cnblogs.com/wangjunjiehome/p/9239005.html
编写setup.py文件，获取帮助：python setup.py --help-commands
1、删除现有Python [root@test ~]# rpm -qa|grep python|xargs rpm -ev --allmatches --nodeps ##强制删除已安装程序及其关联 [root@test ~]# whereis python |xargs rm -frv ##删除所有残余文件 ##xargs，允许你对输出执行其他某些命令 [root@test ~]# whereis python ##验证删除，返回无结果
测试开发研发的测试平台是给点点点的人用的，可以帮助我们做自动化测试、用例管理、报表生成等，提高测试工作效率。
1、Anaconda简介2、Anaconda安装(Linux和Windows)3、Conda的包管理与环境管理
Linux下默认系统自带python2.6的版本，这个版本被系统很多程序所依赖，所以不建议删除，如果使用最新的Python3那么我们知道编译安装源码包和系统默认包之间是没有任何影响的，所以可以安装python3和python2共存
Anaconda是一个开源的Python发行版本，包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，可以用于包管理器和环境管理。比如A项目中用了Python2，而B项目使用Python3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误，这是使用Anaconda就可以为不同的项目建立不同的运行环境。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
原文链接：https://robots.thoughtbot.com/how-to-manage-your-python-projects-with-pipenv 翻译者：Jiong 在thoughtbot，我们用Ruby和Rails工作，但通常我们总是尝试使用最合适的语言或者框架来解决问题。我最近一直在探索机器学习技术，所以Python使用地更多。 Ruby项目和Python项目处理之间的一个很大的区别就是管理依赖关系方式的不同。目前在Python语言中没有类似于Bundler或Gemfiles的东西，所
由于Python的版本众多，还有Python2和Python3的争论，因此有些软件包或第三方库就容易出现版本不兼容的问题。
传统的成熟方案中，我们为了避免包版本的管理混乱，通常我们是依赖于当前的Python版本创建一个虚拟环境，并在虚拟环境中使用pip进行包管理。现在有一个好用的工具叫pipenv来帮助我们更方便的管理包。
2.温馨提示：Press RETURN to continue or any other key to abort：按回车继续或其他键中止
在thoughtbot，我们用Ruby和Rails工作，但通常我们总是尝试使用最合适的语言或者框架来解决问题。我最近一直在探索机器学习技术，所以Python使用地更多。
https://blog.csdn.net/dream_allday/article/details/60467131
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。
近日，Python的官方第三方软件存储库PyPI中发现了新的恶意库——能够在受感染设备上提取信用卡号和建立后门。
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。
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。
提示：如果不指定python版本，默认安装的是python2的虚拟环境 在python2中，创建虚拟环境
Anaconda专为数据科学和机器学习工作流程而设计，是一个开源包管理器，环境管理器，以及Python和R编程语言的分发。它通常用于大规模数据处理，科学计算和预测分析。
Anaconda是一个开源包管理器，环境管理器，以及Python和R编程语言的发行版。它专为数据科学和机器学习工作流程而设计，通常用于大规模数据处理，科学计算和预测分析。
1 前言 由于Python的版本众多，还有Python2和Python3的争论，因此有些软件包或第三方库就容易出现版本不兼容的问题。 通过 virtualenv 这个工具，就可以构建一系列 虚拟的Python环境 ，然后在每个环境中安装需要的软件包(配合 pip 使用)，这一系列的环境是相互隔离的。作为一个独立的环境就不容易出现版本问题，还方便部署。 2 安装 pip install virtualenv 3 virtualenv的基本使用 3.1 创建虚拟环境 virtualenv venv window
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。
Linux下大部分系统默认自带python2.x的版本，最常见的是python2.6或python2.7版本，默认的python被系统很多程序所依赖，比如centos下的yum就是python2写的，所以默认版本不要轻易删除，否则会有一些问题，如果需要使用最新的Python3那么我们可以编译安装源码包到独立目录，这和系统默认环境之间是没有任何影响的，python3和python2两个环境并存即可。
RHEL9作为2022年5月新推出的版本，较RHEL8有了很多地方的改进，而且自带很多包，功能非常强大，稳定性和流畅度也较先前版本有了很大的提升。RHEL9自带python3.9，但是过高版本的python不可避免地会导致一些旧版本包地不兼容，比如换yum源时就会报错，因此笔者写这篇文章介绍如何在RHEL9上安装旧版本的python，以python2.7为例。
Pipenv，它的项目简介为 Python Development Workflow for Humans，是 Python 著名的 requests 库作者 kennethreitz 写的一个包管理工具，它可以为我们的项目自动创建和管理虚拟环境并非常方便地管理 Python 包，现在它也已经是 Python 官方推荐的包管理工具。
Python的包管理与依赖问题是一个常见的挑战，但通过以下具体的解决方案和步骤，你可以更好地处理和管理项目中的依赖关系，提高开发效率。
官网地址：Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform
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