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我不记得我是如何安装 python 的。我现在正在学习使用 Jupyter,官网建议使用 conda 安装 python,而不是 pip。
1) 为什么不建议使用 pip 安装 python 和 Jupyter?我了解 difference between pip and conda ,但是有人可以向我解释一下为什么 Jupyter 建议使用 conda 来安装它吗?有没有办法让我检查我是如何安装 python 的?如果我使用 pip,我应该用 conda 重新安装它吗?
2)我试图了解整个 conda 是一个包安装程序,但也管理 venv。在 anaconda 提示符中输入“列表”,它给了我一个我有一些问题的列表。
(base) C:\Users\ellie>conda list
# packages in environment at C:\Users\ellie\anaconda3:
#
# Name Version Build Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py37_0
alabaster 0.7.12 py37_0
anaconda 2020.02 py37_0
anaconda-client 1.7.2 py37_0
anaconda-navigator 1.9.12 py37_0
anaconda-project 0.8.4 py_0
appdirs 1.4.3 pypi_0 pypi
argh 0.26.2 py37_0
asn1crypto 1.3.0 py37_0
astroid 2.3.3 py37_0
astropy 4.0 py37he774522_0
atomicwrites 1.3.0 py37_1
attrs 19.3.0 py_0
autopep8 1.4.4 py_0
babel 2.8.0 py_0
backcall 0.1.0 py37_0
backports 1.0 py_2
backports.functools_lru_cache 1.6.1 py_0
backports.shutil_get_terminal_size 1.0.0 py37_2
backports.tempfile 1.0 py_1
backports.weakref 1.0.post1 py_1
bcrypt 3.1.7 py37he774522_0
beautifulsoup4 4.8.2 py37_0
bitarray 1.2.1 py37he774522_0
bkcharts 0.2 py37_0
blas 1.0 mkl
bleach 3.1.0 py37_0
blosc 1.16.3 h7bd577a_0
bokeh 1.4.0 py37_0
boto 2.49.0 py37_0
bottleneck 1.3.2 py37h2a96729_0
bzip2 1.0.8 he774522_0
ca-certificates 2020.1.1 0
certifi 2019.11.28 py37_0
cffi 1.14.0 py37h7a1dbc1_0
chardet 3.0.4 py37_1003
click 7.0 py37_0
cloudpickle 1.3.0 py_0
clyent 1.2.2 py37_1
colorama 0.4.3 py_0
comtypes 1.1.7 py37_0
conda 4.8.2 py37_0
conda-build 3.18.11 py37_0
conda-env 2.6.0 1
conda-package-handling 1.6.0 py37h62dcd97_0
conda-verify 3.4.2 py_1
console_shortcut 0.1.1 4
contextlib2 0.6.0.post1 py_0
cryptography 2.8 py37h7a1dbc1_0
curl 7.68.0 h2a8f88b_0
cycler 0.10.0 py37_0
cython 0.29.15 py37ha925a31_0
cytoolz 0.10.1 py37he774522_0
dask 2.11.0 py_0
dask-core 2.11.0 py_0
decorator 4.4.1 py_0
defusedxml 0.6.0 py_0
diff-match-patch 20181111 py_0
distlib 0.3.0 pypi_0 pypi
distributed 2.11.0 py37_0
docutils 0.16 py37_0
entrypoints 0.3 py37_0
et_xmlfile 1.0.1 py37_0
fastcache 1.1.0 py37he774522_0
filelock 3.0.12 py_0
flake8 3.7.9 py37_0
flask 1.1.1 py_0
freetype 2.9.1 ha9979f8_1
fsspec 0.6.2 py_0
future 0.18.2 py37_0
get_terminal_size 1.0.0 h38e98db_0
gevent 1.4.0 py37he774522_0
glob2 0.7 py_0
greenlet 0.4.15 py37hfa6e2cd_0
h5py 2.10.0 py37h5e291fa_0
hdf5 1.10.4 h7ebc959_0
heapdict 1.0.1 py_0
html5lib 1.0.1 py37_0
hypothesis 5.5.4 py_0
icc_rt 2019.0.0 h0cc432a_1
icu 58.2 ha66f8fd_1
idna 2.8 py37_0
imageio 2.6.1 py37_0
imagesize 1.2.0 py_0
importlib_metadata 1.5.0 py37_0
intel-openmp 2020.0 166
intervaltree 3.0.2 py_0
ipykernel 5.1.4 py37h39e3cac_0
ipython 7.12.0 py37h5ca1d4c_0
ipython_genutils 0.2.0 py37_0
ipywidgets 7.5.1 py_0
isort 4.3.21 py37_0
itsdangerous 1.1.0 py37_0
jdcal 1.4.1 py_0
jedi 0.14.1 py37_0
jinja2 2.11.1 py_0
joblib 0.14.1 py_0
jpeg 9b hb83a4c4_2
json5 0.9.1 py_0
jsonschema 3.2.0 py37_0
jupyter 1.0.0 py37_7
jupyter_client 5.3.4 py37_0
jupyter_console 6.1.0 py_0
jupyter_core 4.6.1 py37_0
jupyterlab 1.2.6 pyhf63ae98_0
jupyterlab_server 1.0.6 py_0
keyring 21.1.0 py37_0
kiwisolver 1.1.0 py37ha925a31_0
krb5 1.17.1 hc04afaa_0
lazy-object-proxy 1.4.3 py37he774522_0
libarchive 3.3.3 h0643e63_5
libcurl 7.68.0 h2a8f88b_0
libiconv 1.15 h1df5818_7
liblief 0.9.0 ha925a31_2
libpng 1.6.37 h2a8f88b_0
libsodium 1.0.16 h9d3ae62_0
libspatialindex 1.9.3 h33f27b4_0
libssh2 1.8.2 h7a1dbc1_0
libtiff 4.1.0 h56a325e_0
libxml2 2.9.9 h464c3ec_0
libxslt 1.1.33 h579f668_0
llvmlite 0.31.0 py37ha925a31_0
locket 0.2.0 py37_1
lxml 4.5.0 py37h1350720_0
lz4-c 1.8.1.2 h2fa13f4_0
lzo 2.10 h6df0209_2
m2w64-gcc-libgfortran 5.3.0 6
m2w64-gcc-libs 5.3.0 7
m2w64-gcc-libs-core 5.3.0 7
m2w64-gmp 6.1.0 2
m2w64-libwinpthread-git 5.0.0.4634.697f757 2
markupsafe 1.1.1 py37he774522_0
matplotlib 3.2.1 pypi_0 pypi
mccabe 0.6.1 py37_1
menuinst 1.4.16 py37he774522_0
mistune 0.8.4 py37he774522_0
mkl 2020.0 166
mkl-service 2.3.0 py37hb782905_0
mkl_fft 1.0.15 py37h14836fe_0
mkl_random 1.1.0 py37h675688f_0
mock 4.0.1 py_0
more-itertools 8.2.0 py_0
mpmath 1.1.0 py37_0
msgpack-python 0.6.1 py37h74a9793_1
msys2-conda-epoch 20160418 1
multipledispatch 0.6.0 py37_0
navigator-updater 0.2.1 py37_0
nbconvert 5.6.1 py37_0
nbformat 5.0.4 py_0
networkx 2.4 py_0
nltk 3.4.5 py37_0
nose 1.3.7 py37_2
notebook 6.0.3 py37_0
numba 0.48.0 py37h47e9c7a_0
numexpr 2.7.1 py37h25d0782_0
numpy 1.18.1 py37h93ca92e_0
numpy-base 1.18.1 py37hc3f5095_1
numpydoc 0.9.2 py_0
olefile 0.46 py37_0
openpyxl 3.0.3 py_0
openssl 1.1.1d he774522_4
packaging 20.1 py_0
pandas 1.0.1 py37h47e9c7a_0
pandoc 2.2.3.2 0
pandocfilters 1.4.2 py37_1
paramiko 2.7.1 py_0
parso 0.5.2 py_0
partd 1.1.0 py_0
path 13.1.0 py37_0
path.py 12.4.0 0
pathlib2 2.3.5 py37_0
pathtools 0.1.2 py_1
patsy 0.5.1 py37_0
pep8 1.7.1 py37_0
pexpect 4.8.0 py37_0
pickleshare 0.7.5 py37_0
pillow 7.0.0 py37hcc1f983_0
pip 20.0.2 py37_1
pkginfo 1.5.0.1 py37_0
pluggy 0.13.1 py37_0
ply 3.11 py37_0
powershell_shortcut 0.0.1 3
prometheus_client 0.7.1 py_0
prompt_toolkit 3.0.3 py_0
psutil 5.6.7 py37he774522_0
py 1.8.1 py_0
py-lief 0.9.0 py37ha925a31_2
pycodestyle 2.5.0 py37_0
pycosat 0.6.3 py37he774522_0
pycparser 2.19 py37_0
pycrypto 2.6.1 py37hfa6e2cd_9
pycurl 7.43.0.5 py37h7a1dbc1_0
pydocstyle 4.0.1 py_0
pyflakes 2.1.1 py37_0
pygments 2.5.2 py_0
pyjwt 1.7.1 pypi_0 pypi
pylint 2.4.4 py37_0
pynacl 1.3.0 py37h62dcd97_0
pyodbc 4.0.30 py37ha925a31_0
pyopenssl 19.1.0 py37_0
pyparsing 2.4.6 py_0
pyqt 5.9.2 py37h6538335_2
pyreadline 2.1 py37_1
pyrsistent 0.15.7 py37he774522_0
pysocks 1.7.1 py37_0
pytables 3.6.1 py37h1da0976_0
pytest 5.3.5 py37_0
pytest-arraydiff 0.3 py37h39e3cac_0
pytest-astropy 0.8.0 py_0
pytest-astropy-header 0.1.2 py_0
pytest-doctestplus 0.5.0 py_0
pytest-openfiles 0.4.0 py_0
pytest-remotedata 0.3.2 py37_0
python 3.7.6 h60c2a47_2
python-dateutil 2.8.1 py_0
python-jsonrpc-server 0.3.4 py_0
python-language-server 0.31.7 py37_0
python-libarchive-c 2.8 py37_13
pytz 2019.3 py_0
pywavelets 1.1.1 py37he774522_0
pywin32 227 py37he774522_1
pywin32-ctypes 0.2.0 py37_1000
pywinpty 0.5.7 py37_0
pyyaml 5.3 py37he774522_0
pyzmq 18.1.1 py37ha925a31_0
qdarkstyle 2.8 py_0
qt 5.9.7 vc14h73c81de_0
qtawesome 0.6.1 py_0
qtconsole 4.6.0 py_1
qtpy 1.9.0 py_0
requests 2.22.0 py37_1
rope 0.16.0 py_0
rtree 0.9.3 py37h21ff451_0
ruamel_yaml 0.15.87 py37he774522_0
scikit-image 0.16.2 py37h47e9c7a_0
scikit-learn 0.22.1 py37h6288b17_0
scipy 1.4.1 py37h9439919_0
seaborn 0.10.0 py_0
send2trash 1.5.0 py37_0
setuptools 45.2.0 py37_0
simplegeneric 0.8.1 py37_2
singledispatch 3.4.0.3 py37_0
sip 4.19.8 py37h6538335_0
six 1.14.0 py37_0
snappy 1.1.7 h777316e_3
snowballstemmer 2.0.0 py_0
sortedcollections 1.1.2 py37_0
sortedcontainers 2.1.0 py37_0
soupsieve 1.9.5 py37_0
sphinx 2.4.0 py_0
sphinxcontrib 1.0 py37_1
sphinxcontrib-applehelp 1.0.1 py_0
sphinxcontrib-devhelp 1.0.1 py_0
sphinxcontrib-htmlhelp 1.0.2 py_0
sphinxcontrib-jsmath 1.0.1 py_0
sphinxcontrib-qthelp 1.0.2 py_0
sphinxcontrib-serializinghtml 1.1.3 py_0
sphinxcontrib-websupport 1.2.0 py_0
spyder 4.0.1 py37_0
spyder-kernels 1.8.1 py37_0
sqlalchemy 1.3.13 py37he774522_0
sqlite 3.31.1 he774522_0
statsmodels 0.11.0 py37he774522_0
sympy 1.5.1 py37_0
tbb 2020.0 h74a9793_0
tblib 1.6.0 py_0
terminado 0.8.3 py37_0
testpath 0.4.4 py_0
tk 8.6.8 hfa6e2cd_0
toolz 0.10.0 py_0
tornado 6.0.3 py37he774522_3
tqdm 4.42.1 py_0
traitlets 4.3.3 py37_0
twilio 6.39.0 pypi_0 pypi
ujson 1.35 py37hfa6e2cd_0
unicodecsv 0.14.1 py37_0
urllib3 1.25.8 py37_0
vc 14.1 h0510ff6_4
virtualenv 20.0.16 pypi_0 pypi
vs2015_runtime 14.16.27012 hf0eaf9b_1
watchdog 0.10.2 py37_0
wcwidth 0.1.8 py_0
webencodings 0.5.1 py37_1
werkzeug 1.0.0 py_0
wheel 0.34.2 py37_0
widgetsnbextension 3.5.1 py37_0
win_inet_pton 1.1.0 py37_0
win_unicode_console 0.5 py37_0
wincertstore 0.2 py37_0
winpty 0.4.3 4
wrapt 1.11.2 py37he774522_0
xlrd 1.2.0 py37_0
xlsxwriter 1.2.7 py_0
xlwings 0.17.1 py37_0
xlwt 1.3.0 py37_0
xmltodict 0.12.0 py_0
xz 5.2.4 h2fa13f4_4
yaml 0.1.7 hc54c509_2
yapf 0.28.0 py_0
zeromq 4.3.1 h33f27b4_3
zict 1.0.0 py_0
zipp 2.2.0 py_0
zlib 1.2.11 h62dcd97_3
zstd 1.3.7 h508b16e_0
(base) C:\Users\ellie>
C:\Users\ellie\anaconda3:
.那么 channel 与
C:\Users\ellie\anaconda3:
有何不同?定位?
http://localhost:8888/tree
) 是否充满了垃圾,例如桌面文件夹和 80 年前安装的一些垃圾?没有一个教程人的一生都在他们的树目录中,所以这让我想知道我哪里出错了。很抱歉,这是有史以来最愚蠢的问题。 Jupyter 在我的主目录中创建一个包含一堆垃圾的文件夹是否有原因?将我的主目录移动到 D 盘有缺点吗?
最佳答案
1)
安装 Anaconda 包括 python 和 conda 包管理器。 Anaconda 是一个工具或框架,包含许多有用的工具和程序来处理(大)数据。
我相信 Jupyter 希望您使用 conda 的原因是确保已经安装了依赖项,并且它主要是为 Anaconda 环境开发的。
说到 venv,安装它的原因是 Anaconda 还充当环境管理器,让您选择安装的包和版本。例如,您可以创建一个使用 python2 的环境,并在其中只安装 python2 库,而不更改根环境。
如果你使用 pip 安装 python,我建议只安装 Anaconda。
没有 Anaconda 的 Jupyter 也是可行的,但几乎没有相同数量的支持和框架,摆弄 jupyter-libs 也没有什么返回(相信我,我自己试过)。
底线是 pip 让您可以更自由地选择要安装的内容,但 conda 更易于使用并推荐用于数据驱动编程。它们可以毫无问题地共存(除了你的路径可能存在一些问题,这应该很容易解决,从 StackOverflow 上关于这个主题的问题数量来看。)。
我个人严格将 Jupyter 与 Anaconda 一起使用,因为它让我可以在项目之间动态切换,而不必担心是否有可用的正确依赖项,并且它让我可以使用 JupyterHub,这是我书中的一大优点。此外,它还让我省去了摆弄 jupyter 版本的麻烦,这可能是一个真正的痛苦。
2.1)
这些都是 conda 附带的软件包,或者您自己安装了 conda。但是,如果你想确定,你可以通过运行 pip list
检查你的 pip 包。 .你的 pip 包应该存储在你机器上的其他地方,所以你的 python 安装不会互相影响。幸运的是,这是默认设置。
2.2)
channel 不是您驱动器上的位置,它们是 conda 云上的位置。如果 conda 查找要安装的包,它会遍历 channel 的层次结构,直到找到您请求的包或在任何 channel 上都找不到任何内容。你可以在某种程度上
control this hierarchy ,但作为初学者并不重要。然而,重要的 channel 是操作系统提供的 channel 。如果您使用 Windows,则只会找到明确可用于 Windows 操作系统的软件包。反过来,这些包被组织在一个 channel 中,主要以您的操作系统命名。然后这些包安装在您的驱动器上与 channel 同名的文件夹中,因此 conda 可以跟踪您为不同操作系统安装的不同包。
2.3)
可以(并且建议)在相应文件夹中启动 Jupyter Notebook,方法是使用 jupyter notebook --notebook-dir '<your folder>'
。或通过 changing the jupyter start folder .
在旁注中,您在这里提出的大部分问题都已在此站点上得到解答,稍加挖掘,您就可以事先回答其中的大部分问题。
尽管如此,我自己并不是 Anaconda 专业人士, channel 是一个其他人可能会详细阐述的概念。
关于python - 如何检查我是否使用 conda 或 pip 安装了 Python、pandas 和 Jupyter?我应该用 conda 重新安装它吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61785948/
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