Python 相关配置

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# 清华源
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple <some-package>
# 阿里云源
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ <some-package>

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# 升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置
pip install pip -U
# 清华源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 阿里云源
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

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conda install -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda <package_name>

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# 创建 conda 环境
conda create -n OpenCV-4.2.0-py3

# 激活 conda 环境
# For linux
source activate OpenCV-4.2.0-py3
# For windows
activate OpenCV-4.2.0-py3

# 在虚拟环境中安装 python 包
conda install numpy
# 虚拟环境中尽量不使用pip, 除非万不得已. pip和conda安装的包的兼容性很差.
pip install numpy

# 退出虚拟环境
# For linux
source deactivate
# For windows
deactivate

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# 需要先在默认环境中安装该库
pip install virtualenv

# 创建一个独立的 python 环境. 这样就在当前目录下创建了一个venv文件夹, 其中包含了一个最小的python
virtualenv venv

# 也可以指定 python 版本
virtualenv venv -p python3.6

# 激活环境
source venv/bin/activate

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# 创建虚拟环境所在的文件夹
mkdir ~/venv; cd ~/venv

# 创建名为 OpenCV-4.2.0-py3 的虚拟环境
python3 -m venv OpenCV-4.2.0-py3

# 以下可选, 为激活虚拟环境创建短命令
# echo "# Virtual Environment Wrapper" >> ~/.bashrc
# echo "alias workoncv-$cvVersion=\"source $cwd/OpenCV-$cvVersion-py3/bin/activate\"" >> ~/.bashrc
# 或者直接激活
source ~/venv/OpenCV-4.2.0-py3/bin/activate

# 在虚拟环境中安装python包
pip install numpy matplotlib

# 退出虚拟环境
deactivate

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# 导出库到文件
pip freeze > requirements.txt

# 从文件中安装库
pip install -r requirements.txt

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# 导出库到文件
conda list -e > requirements.txt

# 从文件中安装库
conda install --file requirements.txt

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# 导出环境到文件
conda env export > env.yml

# 从文件创建环境
conda env create -f env.yml