Anaconda 설치 및 VSCode 구성 Python 관련 환경

1. Anaconda 소개 및 설치
2. VSCode 설치 파이썬

1. Anaconda 소개 및 설치

Anaconda는 conda 및 Python 및 해당 종속성과 같은 180 개 이상의 과학 패키지를 포함하는 오픈 소스 Python 배포를 나타냅니다. 많은 과학 패키지가 포함되어 있기 때문에 Anaconda의 다운로드 파일은 비교적 큽니다 (약 531MB). 특정 패키지 만 필요하거나 대역폭 또는 저장 공간을 절약해야하는 경우 더 작은 릴리스 버전 인 Miniconda를 사용할 수도 있습니다. (conda 및 Python 만 해당).

1.1 기본 소개

Anaconda에는 Conda, Python 및 numpy, pandas 등과 같은 설치된 많은 툴킷이 포함되어 있습니다.
Miniconda에는 Conda와 Python이 포함됩니다.
Conda는 동일한 시스템에 서로 다른 버전의 소프트웨어 패키지 및 해당 종속성을 설치하는 데 사용할 수있는 오픈 소스 패키지 및 환경 관리자이며 서로 다른 환경간에 전환 할 수 있습니다.

1.1.1 conda 패키지 관리

콘다 청소
conda 구성
콘다 생성
콘다 도움말
콘다 정보
콘다 설치
conda list # Luo는 설치된 모든 과학 패키지와 그 종속성을 나열합니다.
콘다 패키지
콘다 제거
콘다 검색
conda 제거
콘다 업데이트
conda 업그레이드

Anaconda를 설치하면 설치 패키지 (설치, 제거, 업데이트)를 쉽게 관리 할 수 있습니다.

A. 설치 패키지

conda의 패키지 관리 기능은 pip와 동일하며 pip를 선택하여 패키지를 설치할 수 있습니다.

 #安装 matplotlib   
 conda install matplotlib

또는

pip install matplotlib

B. 패키지 제거

# 删除包  
conda remove matplotlib

또는

pip uninstall matplotlib

C. 업데이트 패키지

 # 包更新  
conda update matplotlib

D. 설치된 패키지 쿼리

 # 查看已安装的所有包  
conda list

또는

pip3 list

또는

# 查看指定pandas包的版本信息
conda list pandas

E. 환경 관리

conda는 프로젝트마다 다른 운영 환경을 만들 수 있습니다.

1. python2.7 환경 만들기

#创建python2.7版本的环境
conda create -n python27 python=2.7

위의 명령에서 python27은 설정 환경의 이름입니다 (-n은 명령 뒤의 python27이 생성하려는 환경의 이름임을 의미).
참고 : 환경을 생성 할 때 설치할 Python 버전을 지정할 수 있습니다. 환경. 이것은 Python 2.x와 Python 3.x에서 동시에 코드를 사용할 때 유용합니다.

2. 환경 입력

#进入我刚创建的python27环境
conda activate python27

이름을 잊어 버린 경우 먼저 사용할 수 있습니다.

#查看所有环境
conda env list

입력 후 터미널 프롬프트에서 환경 이름 (python27)을 볼 수 있습니다. 물론 환경에 들어갈 때 conda list를 사용하여 환경의 기본 설치 패키지를 볼 수도 있습니다.

3. 환경을 떠나

#离开当前环境
deactivate

4. 공유 환경

공유 환경은 매우 유용하며 다른 사용자가 코드에 사용 된 모든 패키지를 설치하고 이러한 패키지의 버전이 올바른지 확인할 수 있습니다. 예를 들어 시스템을 개발하는 경우 프로젝트를 배포하기 위해 프로젝트 배포 시스템의 직원에게 제출해야하지만 당시 개발 중이던 Python 버전이 무엇인지, 어떤 패키지와 패키지 버전이 익숙한. 이것에 대해 어떻게해야합니까? 현재 환경의 터미널에서 사용할 수 있습니다.

#将你当前的环境保存到文件中包保存为YAML文件
conda env export > environment.yaml

현재 환경을 파일에 저장하고 패키지를 YAML 파일 (Pyhton 버전 및 모든 패키지 이름 포함)로 저장합니다. conda env export 명령의 첫 부분은 환경에있는 모든 패키지의 이름을 출력하는 데 사용됩니다 (Python 버전 포함). 내 보낸 환경 파일 경로는 터미널에서 확인할 수 있습니다. GitHub에서 코드를 공유 할 때 환경 파일도 생성하여 코드베이스에 포함하는 것이 가장 좋습니다. 이렇게하면 다른 사용자가 코드의 모든 종속성을 쉽게 설치할 수 있습니다.

내 보낸 환경 파일을 다른 컴퓨터 환경에서 사용하는 방법은 무엇입니까?
먼저 conda에서 다음과 같은 환경을 입력하십시오.

conda activate python27

그런 다음 다음 명령을 사용하여 환경을 업데이트하십시오.

#其中-f表示你要导出文件在本地的路径，所以/path/to/environment.yml要换成你本地的实际路径  
conda env update -f=/path/to/environment.yml

또한

conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境

conda를 사용하지 않는 사용자, 일반적으로 다음 명령을 사용하여 txt 파일을 내보내고 포함합니다.

pip freeze > environment.txt

그런 다음 프로젝트의 코드베이스에 파일을 포함 시켰으며 다른 프로젝트 구성원은이 파일을 사용하여 conda가 컴퓨터에 설치되어 있지 않더라도 내 것과 동일한 개발 환경을 설치할 수 있습니다.
그는 컴퓨터 에 python 명령 환경으로 들어갑니다. 다음 명령을 실행하여 프로젝트에 필요한 패키지를 설치하십시오.

#其中C:\Users\Microstrong\enviroment.txt是该文件在你电脑上的实际路径。  
pip install -r C:\Users\Microstrong\enviroment.txt

5. 환경 나열

때로는 내가 만든 환경의 이름을 잊어 버린 다음

conda env list

생성 한 모든 환경을 나열 할 수 있습니다.
환경 목록이 표시되고 현재 환경 옆에 별표가 표시됩니다. 기본 환경 (즉, 선택한 환경에 없을 때 사용되는 환경)의 이름은 base입니다.

6. 환경 삭제

더 이상 환경을 사용하지 않는 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다.

#删除指定的环境（在这里环境名为 python27）。  
conda env remove -n python27

conda remove -n  python27 --all // 删除 python27环境及下属所有包

1.1.2 Anaconda3 기본 설치 패키지 목록

Baidu 백과 사전- 포털 참조

1.2 다운로드 URL

공식 웹 사이트 다운로드 주소 : https://www.anaconda.com/products/individual
Tsinghua University 오픈 소스 소프트웨어 미러 다운로드 주소 : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O= A
이상 두 주소 모두 다운로드 할 수 있으며 국내 사이트가 더 빠릅니다.

1.3 Aanconda3 설치

그림 1 여기에 사진 설명 삽입
설치가 끝나면 마지막 단계에서 인터페이스에서 두 개의 확인란을 제거하고 마침 버튼을 직접 클릭하십시오.
설치 성공 여부 테스트
1. 열기 cmd 입력 conda --version일반 출력 버전 번호는 가능한 오류를 방지하기 위해 conda 성공적인 설치 를 나타냅니다.
여기에 사진 설명 삽입
conda upgrade를 입력합니다. 우선 명령 줄 툴킷 업그레이드에서 모두

2. 명령 줄 인터페이스에 python 출력 버전 번호를 입력하고 python을 입력하여 Python이 성공적으로 설치되었음을 나타냅니다.
여기에 사진 설명 삽입

3. Anaconda 미러를 설정하여 패키지 다운로드 속도
를 높입니다 .. conda 설치 패키지 이름을 사용하여 필요한 Python을 설치하는 것이 매우 편리하지만 공식 서버가 해외에 있으므로 다운로드 속도가 매우 느립니다. 중국 청화대 학교 Anaconda웨어 하우스 미러링을 제공하므로 Anaconda 구성 파일을 구성하고 Tsinghua의 미러 소스를 추가 한 다음 첫 번째 검색 채널로 설정 한 다음 cmd 명령 줄에서 다음 명령을 실행하기 만하면
됩니다 . ( https : //mirrors.tuna 참조) .tsinghua.edu.cn / help / anaconda / )

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

미러 소스를 삭제해야하는 경우 다음 명령을 사용하십시오.

conda config --remove channels 'https://repo.continuum.io/pkgs/main/'

구성 후 테스트 할 수 있습니다. 타사 패키지의 설치는 분명히 빠릅니다.

1.4 환경 변수 확인

Windows 인 경우 제어판 \ 시스템 및 보안 \ 시스템 \ 고급 시스템 설정 \ 환경 변수 \ 사용자 변수 \ PATH로 이동하여
경로의 변수 값에 다음 경로가 추가되었는지 확인해야합니다.
D : \ python \ anaconda3;
D : \ python \ anaconda3 \ Library \ mingw-w64 \ bin;
D : \ python \ anaconda3 \ Library \ usr \ bin;
D : \ python \ anaconda3 \ Library \ bin;
D : \ python \ anaconda3 \ Scripts ;

2. VSCode 설치 파이썬

2.1 Python 플러그인 설치

vscode를 열고 왼쪽 메뉴 표시 줄의 확장 버튼 (또는 단축키 ctrl + shift + x)을 클릭하여 Python을 입력하고 아래 그림의 프롬프트에 따라 Python 플러그인을 찾아 설치합니다.
여기에 사진 설명 삽입 이전 단계에서 설치 한 후 python.pythonPath 매개 변수에 대한 python 인터프리터 경로를 구성합니다. 구체적인 단계는 아래 그림과 같습니다.
위의 파이썬 인터프리터 경로가 구성되면 파이썬을 컴파일하고 실행할 수 있습니다.

2.2 flake8 정적 코드 검사기 설치

먼저 cmd를 입력하고 명령을 사용하십시오.

conda list flake8

flake8이 설치되어 있는지 확인합니다. 설치하면 버전 번호를 확인할 수 있습니다.
여기에 사진 설명 삽입
Anaconda 정식 버전이 컴퓨터에 설치되어 있으면 기본적으로 flake8이 설치됩니다. miniconda 버전을 설치하는 경우 다음을 사용하여 flake8을 설치해야합니다. 다음 명령

conda install flake8

또는 pip를 사용하여 설치

pip3 install flake8

설치가 성공적으로 완료되면 아래 단계에 따라 flake8 코드 검사를 활성화 한 다음 flake8
여기에 사진 설명 삽입 의 매개 변수를 구성하고 python.linting.flake8Args에서 flake8 매개 변수를 구성합니다. 여기서 flake8의 기본 줄인 79자를 248로 변경합니다.

"python.linting.flake8Args": [
        "--max-line-length=248"
    ]

여기에 사진 설명 삽입 방법 : 설정에서 linting을 검색하고 먼저 flake8을 활성화 한 다음 flake8 Args를 설정합니다. 설정 매개 변수는 "–max-line-length = 248"입니다. 설정에 큰 따옴표가 있습니다.

2.3 코드 서식 지정 도구 yapf 설치

cmd를 열고 명령을 입력하여 yapf가 설치되었는지 확인하십시오.

conda list yapf

설치되지 않은 경우 설치 필요

vscode 구성은 다음과 같습니다.
여기에 사진 설명 삽입
방법 : 설정에서 python.formatting.provider를 검색 한 다음 yapf를 선택합니다.

2.4 스마트 프롬프트 구성

먼저 구성을 열고 사용자 구성에서 autoComplete를 검색하고 대괄호 추가를 엽니 다. 효과는 다음과 같습니다.
여기에 사진 설명 삽입
특정 시작 단계 :
다음으로 설치된 타사 패키지 디렉토리를 python.autoComplete.extraPaths에 구성합니다. 효과는 다음과 같습니다.