(目录)
一、使用VSCode调试jupyter notebook/lab的代码
- 安装jupyter
pip install jupyter ipykernel
- 在VSCode中安装Python插件和Jupyter插件。
- 最好将Markdown All in One插件也装上
- 然后VSCode就支持jupyter notebook/lab的代码了。 直接打开jupyter notebook/lab的代码文件夹，编辑/调试*.ipynb文件即可。
打断点就在代码块的左边即可。
- 在VSCode中 Ctrl + Shift + p 输入：create jupyter
即可创建*.jpynb文件。
- pip安装包导出导入
# 导出包
pip freeze > requirements.txt
# 导入并安装包
pip install -r requirements.txt
- pip安装离线包
pip3 install xxxxx.whl
- pip显示当前安装的包
pip list | findstr ipykernel
- pip显示安装包的详细信息
pip show <package_name>
- pip安装包使用清华源及升级
# 临时使用清华源
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple <some-package>
# 安装IPython（加强版解释器，这个Miniconda中不默认安装，Anaconda中默认安装）
pip install ipython
# 升级pip（在虚拟环境中）
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade pip
二、python的虚拟环境
创建虚拟环境有多种工具：
- virtualenv
- conda/mamba mamba比conda更轻量级，且只使用conda-forge仓库。
- pipenv
- venv
- poetry
1. python虚拟环境的安装
pip install virtualenv
或者
pip install virtualenv -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
2. python虚拟环境的创建
==在目标位置新建文件夹并切换到其中==
# 会继承本地环境的所有的安装的第三方模块
virtualenv --system-site-packages <env_name>
# 指定python解释器版本
virtualenv -p /path/to/python3.11 venv
# 或者（要求python3.9解释器的位置已经在环境变量PATH中）
virtualenv env_name --python=python3.9
# 直接创建（默认和本地已经安装的python一个版本）
virtualenv <env_name>
虚拟环境主要体现在Lib/site-packages文件夹中的第三方包是独立的，以及Scripts/中的可执行命令也是独立的，这两点上。
3. python虚拟环境的切换
# source venv/bin/activate
env_name/Scripts/activate
pip list
切换之前无需退出。
4. python虚拟环境的退出
# . venv/bin/deactivate
env_name/Scripts/deactivate
5. python虚拟环境的删除
rd /s filename
或者直接删除以env_name命名的文件夹即可
6. 虚拟环境的管理工具
鉴于virtualenv不便于对虚拟环境集中管理，所以推荐直接使用virtualenvwrapper。 virtualenvwrapper提供了一系列命令使得和虚拟环境工作变得便利。它把所有的虚拟环境都放在一个地方。
- 安装
# windows
pip install virtualenvwrapper-win
# linux
pip install virtualenvwrapper
注意：默认虚拟环境会安装到用户的家目录 解决方案就是设置环境变量WORKON_HOME 令WORKON_HOME=目标目录
- 使用
# 创建虚拟环境
mkvirtualenv env_name
# 激活虚拟环境
workon env_name
# 退出虚拟环境
deactivate
# 删除虚拟环境
rmvirtualenv env_name
三、Anaconda与Miniconda的安装
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。因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大，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）。 conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。
==鉴于Anaconda/Miniconda对公司收费，个人免费的策略。对于公司用户可以使用Miniforge3（推荐）/Mambaforge作为替代——使用conda-forge作为仓库，且托管于github。==
1. Anaconda
官网下载：https://www.anaconda.com/download 下载文件：
-
Windows
- https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.06-1-Windows-x86_64.exe
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2024.06-1-Windows-x86_64.exe
-
Linux
- https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
2. Miniconda（推荐）
官网下载：https://docs.anaconda.com/miniconda/ 下载文件：
-
Windows（安装时注意勾选设置环境变量——Path）
- https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe
-
Linux
- https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 安装
mkdir -p ~/miniconda3
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm -rf ~/miniconda3/miniconda.sh
# 初始化
~/miniconda3/bin/conda init bash
#或者
~/miniconda3/bin/conda init zsh
四、conda命令的管理功能
1. 虚拟环境的管理
# 显示已存在虚拟环境
conda info --envs 或者 conda info -e
conda env list
# 添加虚拟环境的目录（此后的虚拟环境就建立在该目录下）
conda config --append envs_dirs D:\python_envs\
conda config --get envs_dirs
conda config --show-sources
# 创建虚拟环境（确认信息时请留意environment location）
conda create -n <env_name> python=3.11 # 将使用3.11的最高可用版本
conda create -n <env_name> python=3.12.4 # 精确指定python的版本
# 以克隆方式创建虚拟环境
conda create --name new_name --clone old_name
# 更改虚拟环境的名称
conda rename -n old_name new_name
# 删除虚拟环境
conda remove -n <env_name> --all
# 激活\进入虚拟环境
# conda activate <env_name>
activate <env_name>
# 退出虚拟环境
# conda deactivate
deactivate
# 升级conda（确认信息时请留意environment location）
conda update -n base -c conda-forge conda
# 导出旧环境的包列表
conda list --export > package-list.txt
# 使用导出的列表在新环境中安装所有包
conda install --file package-list.txt --yes
说明 创建虚拟环境后，默认会在Anaconda安装目录的envs下，创建虚拟环境相关文件 创建的虚拟环境仅安装一些必须软件包，例如pip等。如果需要安装Anaconda所有库，需要使用如下命令：
conda create -n <env_name> python=3.11 anaconda
- Windows下PowerShell应对权限不足问题 执行如下命令（要管理员权限）：
# 1. 执行命令
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned
# 2. 将Anaconda 写入环境变量。使用管理员权限执行命令
conda init powershell
cmd以管理员身份运行
- 使用命令：runas /user:administrator cmd
- Win+R，输入cmd，Ctrl + Shift + Enter
- PowerShell显示虚拟环境名称
# 不显示虚拟环境名称
conda config --set auto_activate_base false
# 显示虚拟环境名称
conda config --set auto_activate_base true
2. 第三方包的管理
# 查找包
conda search <package_name>
conda search *key*
# 安装包
conda install <package_name>
# 卸载包
conda remove <package_name>
# 更新包
conda update <package_name>
# 查看包
conda list
