anaconda 安裝庫與配置和删除環境

python的環境其實很簡單，看喜好。可以conda指令去建虛拟環境，用conda命名将環境配置好，然後在pycharm中

選擇"preference --> Project:項目名字 -->Project Interpreter  ,右側 ”+“ 點選 add  ---> Conda Environment,右側Existing environment 下方的 interpreter 選擇自己建立的環境即可。

Conda 常用指令：

conda 環境指令

conda env --info   列出conda中目前有的python環境 或者conda env list  

 conda create -n xxxx python=3.5   #建立名字為xxx且指定python為3.5的虛拟環境   

conda remove -n conda remove -n py3tf1-14 --all          # 删除名為    py3tf1-14的環境 

conda指令替換source指令用來激活和關閉環境

conda activate python_temp0323  激活python_temp0323環境

conda deactivate  python_temp0323  關閉python_temp0323環境

conda deactivate  退出目前環境（退到了預設的）

conda list         #檢視已經安裝的檔案包

conda update xxx   #更新xxx檔案包

conda install pandas  安裝pandas庫

conda install --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free tensorflow=1.13.1      conda 指定從某個channel源（此清華鏡像）來安裝指定版本的tensorflow

conda uninstall xxx   #解除安裝xxx檔案包

如果你想要把一個源最先使用，那麼重新添加一次即可。如使用清華鏡像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

cond可以一次性導出或安裝所有需要的包

conda批量導出、安裝元件(requirements.txt)

conda list -e > requirements.txt     conda批量導出包含環境中所有元件的requirements.txt檔案

conda install --yes --file requirements.txt  conda 批量安裝

用pip也可以

pip freeze > requirements.txt

pip install -r requirements.txt

附件：

鏡像源位址：

阿裡雲 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中國科技大學 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

豆瓣(douban) https://pypi.douban.com/simple/

清華大學 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

參考：

conda常用指令:安裝，更新，建立，激活，關閉，檢視，解除安裝，删除，清理，重命名，換源，問題https://blog.csdn.net/zhayushui/article/details/80433768

(Ana)conda常用指令整理

https://www.jianshu.com/p/f0602213f400

PS

谷歌的colab運作GitHub代碼。

在chrome浏覽器中安裝colab插件。當進入github網站上想要運作的代碼頁面後，直接點選chrome浏覽器中右上角的colab插件圖示，浏覽器即會在新的标簽頁用colab打開想要運作的代碼。