Anaconda连接pycharm和conda命令总结 |
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参考文1 参考文2 参考文3 一、conda命令conda安装第三方包常见指令汇总 1、 查看通过conda安装过的包 conda list 2、 conda修改镜像源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 恢复原始镜像 conda config --remove-key channels 查看当前通道 conda config --show channels 3、 conda下载包 conda install [package] conda install 包名=版本 4、查找包的所有版本 anaconda search -t conda [package] 5、查看包的详细信息 conda show [package] 6、安装不支持通过conda安装的包 先通过pip安装； 再将通过pip安装的包和其依赖包复制到anaconda包的路径下 7、卸载包 conda uninstall [package] 8、下载寻找加入安装包的通道 conda config --show channels 查看当前镜像通道 config --remove channels 删除对应的通道地址 conda config --add channels NB的方法: 就是 如果你想下载一个包的时候，你不知道这个包的地址在哪，但是你知道这个包的名字，比如 keras，那么你就输入：conda info 1.就会出现很多关于这个包所适应的python版本，你可以找到对应的url地址， 你复制对应包的url地址后，在浏览器中打开后，会自动下载一个bz2的压缩文件 2.现在你打开这个文件夹的位置，你可以将这个压缩文件解压后 会得到其中一个叫Lib的文件夹， 打开后会有site-packages的文件夹， 将这个文件夹中的内容 拷贝到 你 tensorflow的环境下的site-packages文件包内，就已经下载好了 keras包了。 3.你要看你的anaconda中tensorflow的环境开始是哪里，我这里是 C:\Users\My 所以我将我下载好的 刚才的bz2压缩文件 拷贝到 C:\Users\My 文件夹内了， 之后你通过使用 conda install --use-local keras-2.1.2-py36_0.tar.bz2 就可以下载我刚才想下载的 keras 2.1.2版本的了 注意这个方法其实可以映射到另一个知识点： 就是我们平常在conda中下载包的时候，缓存文件是存在 anaconda的 pkgs文件夹内的：我这里是：E:\Pythonku\pkgs ，这个文件夹内有很多bz2文件夹都是下载的缓存文件，当有时候你的网速比较慢的时候，你想回去再下，你可以按照我说的这个方法 将没下完的bz2文件夹拷贝到 你的anaconda 的启动环境下（我的是C:\Users\My），然后 执行 ：conda install --use-local 就行了 二、pycharm连接在工作环境中我们会集成开发环境去编码, pycharm也能很方便的和anaconda的虚拟环境结合 。打开Pycharm，新建一个你要用的项目后 打开setting 修改 Project Interpreter 点击齿轮后，点击add 比如你要在learn环境中编写程序, 那么就修改为E:\ProgramData\Anaconda3\envs\learn\python.exe, 可以看到这时候下面的依赖包也变成了learn环境中的包了.接下来我们就可以在pycharm中愉快的编码了，修改完后结果见下图 |
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