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Conda 管理python开发环境

article 2024/11/30 11:06:28

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同步发布于我的网站 🚀

故事起因: 在公司使用Requests多任务并行开发时遇到了问题，使用 ProcessPoolExecutor 时不能正常发出网络请求，会卡在网络请求发不出去，但是善于用 ThreadPoolExecutor 时是可以的,纠结了很久，一度以为是 Pycharm 的问题、解释器的问题、conda 环境的问题，最后发现也是解释器配置的问题

1.在 Anaconda-Navigator 打开后发现环境只有一个名叫 push 的，但是 Pycharm 中的环境配置解释器中有两个 push

解决办法： 删除一个之后，发现可以正常使用 ProcessPoolExecutor ，感觉应该是应该和环境和包引用有关，具体还未验证。

2. conda activate python36 ，出错 CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate’.

解决办法：

# 激活环境
source activate
# 退出环境
source deactivate

方法解释 :
conda activate and conda deactivate only work on conda 4.6 and later versions. For conda versions prior to 4.6, run:

Windows: activate or deactivate
Linux and macOS: source activate or source deactivate

3. 设置清华源

Anaconda 镜像使用帮助

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的
Python 包。

Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。

TUNA 还提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-
forge、msys2、pytorch等，查看完整列表，更多第三方源可以前往校园网联合镜像站查看）的镜像，各系统都可以通过修改用户目录下的
.condarc 文件来使用 TUNA 镜像源。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。

注：由于更新过快难以同步，我们不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite- nightly这三个包。

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

运行 conda create -n myenv numpy 测试一下吧。