查看conda环境_查看conda环境中是否有包

使用该命令conda create -n xxx python=3.6报错？

7.如要切换回py2, 运行source deactivate py3, 重新输入spyder等命令即可。

在版本的Anaconda3中，新加入了一个condabin目录，而新版的anaconda中创建虚拟环境时需要依赖该目录中的文件，所以会报错如下：

查看conda环境_查看conda环境中是否有包

查看conda环境_查看conda环境中是否有包

，我发现 environment.yml 文件有时会有点痛苦（它们并不总是跨平台兼容 - 请参阅 anaconda-issues: 546 ）， 所以通过 conda install --revision N 实现 copip install 模块名 -i --trusted-host rors.aliyua 回滚非常有用，因为它实际上给了我运行创建环境的命令。

告别窘迫：修改conda环境和缓存默认路径

罗列当前已有的虚拟环境 conda env list

默认情况下，conda 创建的新环境 以及过往安装的模块缓存都存储在用户目录下，这一点不会在 conda （user-specific）配置文件 $HOME/.condarc 中体现出来，除非用户修改了默认设置。当前的默认信息可通过 conda 指令打印查看，其中不仅能够查看当前默认环境路径和默认缓存路径，还能查看conda的源设置（关于conda的源设置在 告别便秘：conda改源之路 中已经说明过了）。

这种默认的处理方式的好处是友好利用了现代作系统多用户的特点，保证每个用户作之间的隔离性；问题是 在用户个人目录存储空间设置得很小的情况下，随着用户使用时间变长，可用的用户目录空间将越来越少 ，很可能导致没有足够的空间来容纳新创建的环境或没有足够的空间来为环境安装然后删除原来的环境：新的模块。这时候该怎么办？

如上例，新建环境将存储在 D:dataxxxMinicondaenvs 下激活新环境，测试其中的包是否能用：，缓存文件将存储在 D:dataxxxMinicondapkgs 下，从而避免了用户目录空间不足带来的窘迫。

anaconda是干什么的是 python的第三方解释环境吗?

首先进行，报了一大堆error，不过没关系：

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。

使用Pycharm的本地conda环境运行程序方法是首先新建Projects并利用conda新建环境，点击文件的新建项目选项，然后新建文件并配置环境，再运行程序以及autopep8设置Pycharm中的的Debug。

这是一个集成的Python环境，一键安装，装好即用，适合懒人，适合初学者。特别的，对Windows环境而言，因已附带很多第三方库，就不用为了安装这些库，而安装C++编译器了。

其使用conda来管理包，集成了Python主程序，IDE（Spyder）与IPython，以及常用的第三方库，例如，以科学计算库齐备闻名于世，机器学习不二之选，又如，包括Tornado与Flask，上手即可撸Web。

并有适配Windows，OS X，与Linux三个系统，Python 2.7、或者3.X版本，以及32位、或者64位版本，各种各样组合，总有一款适合你。

一个python集成开发环境，对新手比较友好，就跟ja的开发工具eclipse一个性质，功能比较强大，他原生的命令行开发环境和notebook我是觉得对新手不太友好。

这种集成开发环境会默指定环境，安装指定版本的包 conda install -n frog_test pandas==1.0.4认安装常用的包，调试也比较方便，不过就是可能会有大量对你来说冗余的功能，如果你到大神级别了，一个txt文本编辑器就够了。

conda作-2 | 虚拟环境”更名“

唐老哥帮我安装了Stream包，然而虚拟环境命名为py-monocle（就是python环境下类似monoc解决办法：将该目录加入系统环境变量中，然后进入该目录打开cmd窗口le包功能的包），担心过几天就忘了着什么东西，所以准备改个名。但是conda是不支持虚拟环境的重命名的，因此需要通过和删除原环境的方法更名。

stream包是可以创建虚拟环境是为了让项目运行在一个的局部的Python环境中，这样可以让不同项目用不同的python模块，使得不同环境不会相互干扰。成功导入的。

oAnaconda环境和包管理器被设置为只读模式。k了

anaconda安装的环境和包怎么只读的呢？

实际上，conda环境和缓存的默认路径（envs directories 和 package cache）不一定要默认存储在用户目录，我们可以将他们设置到盈余空间稍大的其他目录来缓解这种空间压力，只要保证不同用户之间的设置不同即可。路径的设置可以通过编辑 $HOME/.condarc 来实现。添加或修改 $HOME/.condarc 中的 env_dirs 和 pkgs_dirs 配置项分别设置环境和缓存路径，按顺序个路径作为默认存储路径，搜索环境和缓存时按先后顺序在各目录中查找。

Anaconda中的环境和包管理器Conda默认情况下是可读写的，而不是只读的。如果您的Anaconda环境和包管理器是只读的，可能是由于以下原因之一：

没有对Anaconda环境和包管理器的写入权限。

以身份运行Anaconda：如果您在Windows上使用Anaconda，则可以尝试以身份运行Anaconda。在Windows菜单中找到Anaconda Prompt，右键单击并选择“以身份运行”。这可能会解决权限问题。

其中myenv是您要创建的环境的名称。然后，使用以下命令激活环境：

希望这些方法能够帮Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换，Conda可执行文件，是命令在pycharm环境中执行执行打开Conda项下中的插件功能。助您解决Anaconda环境和包管理器只读的问题。

如何在a'naconda中打开python3

更改环境/包管理器的权限：如果您已经拥有Anaconda环境和包管理器的所有权，请尝试更改它们的权限，以使其可写。在终端中运行以下命令：

Anaconda是Python的科学计算环境，集成了Python，jupyter(前身为ipython-notebook, 一个基于web的Python IDE, 方便与他人分享，协作), Spyder（IDE，支持cell运行和ipython), numpy,scipy,matplotlib等常用的科学计算包，使用起来很方便。Anaconda对应Python2 ，3 有两个版本anaconda2，3。工作中有的时候需要在py2 ,py3之间切换，过程如下：

1.先选择一个主要用的版本，我选的是Python2，先安装好Anaconda(py2)。

2. 安装conda, 确认安装了conda, 在终端输入conda create -n py3 python=3 安装Python3。用“conda list” 可以查看已经安装的包列表。

4. 再安装jupyter, "conda install -n 接着，通过运行 conda install --revision 1 恢复到修订版1，然后再次运行 conda list --revisions ，你会得到：py3 jupyter"

但是ipython console不能运行，有报错提示: ImportError: cannot import name 'quick_guide'，

File "C:...libsite-packagesspyderwidgetsipythonconsoleshell.py", line , in long_banner

from IPython.c首先，如果你“恢复”到之前的修订版，那么你会发现创建了一个“逆”修订版，只是做了与之前修订版相反的版本。例如，如果您的修订列表如下所示：ore.usage import quick_guide

ImportError: cannot import name 'quick_guide'

解决方案：

pycharm中coonda可执行文件是什么意思

先更新pandas模块包进入命令行窗口 win+R ，输入 cmd

指的是一个开源的Python发行版本项下可以执行的插件功能。

conda remove -n name --all

anaconda prompt 和CMD命令行有什么区别啊？？

删除5.创建新的可写环境：如果您无法更改Anaconda的权限，可以创建一个新的可写环境来使用。在终端中运行以下命令：成功

conda prompt更方便的切换到conda环境中，快捷键方式；而cmd通常并不是只针对conda环境的，之所以用起来区别6.如果Spyder/jupyter运行时要切换Python3。首先在终端输入：source activate py3，win系统不需要source，待前面出现[py3]之后，再输入spyder/ jupyter notebook, 回车就行了；不大，是因为添加了path路径的，让cmd也能有类似效果。不过，不是足够的专人专用。运行python文件还是用命令行。

python - 环境 - python用conda创建虚拟环境

3.然后，在py3下安装Spyder，“conda install -n py3 spyder”， “py3”为我设置的第二环境

因为虚拟环境可以使一个Python程序拥有的 库library 和 解释器interpreter ，而不用与其他Python程序共享统一个library和interpreter。

我这台电脑有3个环境，分别是 base 、 professior 、 pycharm book

其中 base 可以看到有个，代表的是它为最根本的环境。

查看 conda create 命令

从上图可以看到

创建名为 frog_test 的虚拟环境，指定python版本 3.7 。

conda create -n frog_test python=3.7

关注最末尾这几句话：

查看是否创建成功

看到 (frog_test) 则代表进入成功

指定环境，=====================================================查看已安装的包 conda list -n frog_test

安装慢的话可以用镜像源，进入虚拟环境后用

再次查看，可以发现已经安装成功。

其余如：更新模块包、删除模块包，全部都可以进入虚拟环境后 pip 进行

更新pandas模块包 pip install --upgrade pandas -i --trusted-host rors.aliyun

之前安装的1.0.4版本pandas变成1.0.5了。

删除pan其中/path/to/anaconda是Anaconda的安装路径。这将更改Anaconda的权限，使其可写。das模块包

让你的 conda "回滚" 到以前版本的环境

其他解释：

我现在使用 Anaconda 作为我的主要 Python 发行版，同样，我们公司也将它用于所有开发人员机器以及他们的。然而，前几天我在浏览一些技术文章时遇到了一个我以前从未知道的 conda 精彩功能——conda 版本回滚！在这里给大家分享一下。

举一个最简单的例子。如果我们运行 conda list我们可以看到修订版 3 的更改只是修订版 2 的反转。 --revisions ，我们会得到这样的输出：

在上面的输出中，我们可以看到我的 conda 环境的许多特定版本（或修订版），以及它们的创建日期/时间以及异（已安装的软件包显示为 + ，已卸载的显示为 - 和升级的显示为 -> ）。 如果要恢复到以前的版本，只需运行 conda install --revision N （其中N是修订号）即可。 这将要求你确认相关的软件包卸载/安装，并让您回到原来的位置！

所以，我认为这非常棒！如果你搞砸了，想要回到以现在，您应该可以在新环境中安装包和库，并对其进行写入作了。前的工作环境，真的很方便。

还有一点是我发现所有这些数据都存储在环境的 conda-meta 目录中的历史文件中（默认环境对应于 CONDA_ROOT/conda-meta ；其他环境对应于 CONDA_ROOT/envs/ENV_NAME/conda-meta ）。你不想知道为什么我去搜索这个文件（这是一个长篇故事，涉及我的一些愚蠢），但它有一些非常有用的内容：

具体来说，它不仅仅提供已安装，卸载或升级的列表，它还为您提供了运行的命令！ 如果需要，可以使用一些命令行魔法来提取这些命令：

切换conda中的perl环境

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。

coconda create -n name python==3.7nda会默认的安装perl和cpan，但是用conda安装的perl和cpan通常有问题，不能安装包

不要用conda中的perl，修改.bash_5. 一般要运行Spyder或者jupyter，只需要在终端输入'spyder' or 'jupyter notebook'即可运行.默认情况下是调用的py2的版本。profile文件，用系统默认的perl文件。