conda

随着近几年Python的飞速发展，应用范围逐步趋于广泛，后端开发、前端开发、爬虫、金融量化分析、人工智能、自动化运维、自动化运维、大数据，Python都有涉及。Python相对其他编程语言来讲，语法较简单，就算没有任何编程基础，我们也可以学习和掌握Python编程开发，是新时代的宠儿! 正所谓“人生苦短，我用Python”，而Python的设计哲学就是“优雅”、“明确”、“简单”。 那零基础的小白该如何入门Python了？ 前期准备工作 俗话说得好，磨刀不误砍柴共。那么怎么磨刀呢？首先，百度一下Python，对Python有一个大概的了解，然后去官方网站下载一个Python，你最好先下载Python2.7版本，学到最后在去看Python3版本，这符合Python的发展规律。也能让你更加了解Python。如果你安装的过程中遇到问题，可以在百度搜索，敢肯定你会找到答案的。以上说的是在Windows操作系统下安装。 用的是苹果版本，苹果已经内置了Python，不用再安装；用的是Linux系统，Linux中也内置了Python。 （实在是不会安装，或者找不到，可以看文章末尾，有惊喜。） 理解Python的工作原理 python源码不需要编译成二进制代码，它可以直接从源代码运行程序。当我们运行python文件程序的时候，python解释器将源代码转换为字节码

在工作中往往会运用服务器运行程序，但往往因为服务器无法直接控制，所以需要远程控制服务器进行代码调试。Python语言往往通过Pycharm来进行程序的编写和调试。Pycharm的本地用法本文不做介绍，Pycharm也有远程服务器的方法，现介绍如下： 一、pycharm远程服务器的步骤 第一步：打开Pycharm界面，按照下图进行选择 第二步：选择完Configuration后会出现如下界面，如果之前没有进行远程服务器设置，可以选择“+”号后选择SFTP，进行远程服务器的设置。 第三步：在选择后的界面中进行远程服务器相关的配置 （1）创造服务的名字： （2）再出现的界面中的Connection中 SSH configuration配置服务器ip Root path中配置服务器上工程的位置 （3）再mapping窗口中的Deployment path中将该项配置为“/” 之后，远程服务器的初步配置就完成了 第四步：对远程服务器的python环境进行配置 （1）再File下选择Settings (2)在点击setting后出现的对话框里选择下图红框中的 （3）新建一个远程环境，选择如下图红框中 以上步骤之后就完成了pycharm远程控制服务器调试程序的步骤。 二：can’t run remote python interpreter问题解决办法 在设置好服务器远程之后

跑代码的时候遇到和这位博主几乎一模一样的问题，安装的也是同一版本。目前清华源已经停止服务，如果要自己下载pytorch包的话估计只能在官网下载了。 原文：https://blog.csdn.net/summer2day/article/details/88652934 pytorch的安装 （1）版本查看 查看cuda版本cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn版本cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 去官网找到适合的版本用conda安装 http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ (python版本，64或者32位，cuda，cudnn的版本） （2）设置镜像 因为Anaconda.org的服务器在国外。可以用清华TUNA镜像源，包含Anaconda仓库的镜像，将其加入conda的配置。否则速度会很慢并且经常失败，其中出现”CondaHTTPError: HTTP None None for url……”这类错误时。 # 添加Anaconda的TUNA镜像 $ conda config --add

今天我们将使用Facebook的 “先知”模型 来预测2019年12月广东省的猪肉价格，本实验仅供参考。 1.准备数据 在猪价系统网站上利用开发者 工具 获得过去一年广东省的猪肉价格保存为json格式： https://zhujia.zhuwang.cc/areapriceinfo-440000.shtml 部分数据如下： 实际上我认为，就猪价这样的对象，拿一年的数据是远远不够的，但是实在找不到前几年的数据。作为一次实验，我暂时以过去一年的数据作为训练集，如果你想要更精准地预测价格，建议至少找3年的数据。 2.数据预测 以下教程默认你已经安装好了Python并可以在CMD或Terminal中使用pip 2.1 安装 “先知” prophet Prophet这个包真是一言难尽，如果你按照官方的教程来进行安装, 你会发现啥也安装不上（我吐了）。这里给大家介绍我的安装方法，避免你们走弯路： 第一步，我们需要安装fbprophet的依赖PyStan: pip install pystan 第二步，使用conda命令安装(需要安装anaconda, 搜anaconda官网安装即可)： conda install -c conda-forge fbprophet 2.2 编写预测代码 首先，利用开发者 工具 弄下来的数据缺少日期，我们需要获得过去365天的日期，并与原数据对应上： #

1、环境隔离的问题 在使用python时，常常遇到的问题： pip安装库A，依赖库B-2.1版本 pip安装库C，以来库B-3.1版本，安装会提示库B的版本冲突错误。 这种情况下就需要做环境隔离 conda自带环境隔离功能，可以有限隔离管理多个python环境 2、安装conda 从 https://www.anaconda.com/distribution/ 下载anaconda， 我这里下载的是Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh 转到下载目录下， 执行命令安装anaconda： bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh 根据提示安装，特别是最后的conda init询问，直接点yes 3、备份conda原始环境 conda安装完成后，重新打开shell，或者执行一次source ~/.bashrc后， 会默认进入base环境，base环境包括了anaconda默认安装的大量库。 由于后续可能会基于base环境安装各种附加库，所以，一般先进行base环境的备份，方式就是创建一个新的backup环境，直接从base环境中克隆 创建backup环境的命令如下： conda create -n backup --clone base 上述指令表示从base环境中clone一份新环境，新环境名字为backup 4

python - conda环境离线拷贝到其他服务器上 1. Miniconda3/envs/myproject 环境文件夹拷贝到目标服务器上（比如：/opt/software/myproject） 2. Miniconda3/pkgs 替换目标服务器上的pkgs文件夹（老的备份好） 3 在目标服务器运行命令 => conda create -n 新建虚拟环境名字 --clone /opt/software/myproject --offline 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/icefoxhz/blog/4827625

安装anaconda和python3.7 安装matplotlib报错(参考https://github.com/conda/conda/issues/6007) # 设置源为清华 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes D:\python\chuanzhi_15>conda install matplotlib Solving environment: failed CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64/repodata.json.bz2> Elapsed: - An