【2019年6月20日】python环境配置、anaconda、C#调用Python
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前沿说明：因为项目需求，用到了python，前端是C#，数据处理是Python在做，所以就需要C#调用python
1.anaconda库配置
anaconda其实就是一个python便捷的第三方管理库，里面包含了很多数据处理的库，用anaconda开发python，尤其是针对深度学习、大数据等都是不错的选择。
遇到的问题：Anaconda与conda区别
conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。 conda的设计理念——conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待，甚至包括python和conda自身 Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等。
1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。
2、conda常用的命令。
1）conda list 查看安装了哪些包。
2）conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境
3）conda update conda 检查更新当前conda
3、创建Python虚拟环境。
使用 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等） anaconda 命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。
# 指定python版本为2.7，注意至少需要指定python版本或者要安装的包# 后一种情况下，自动安装最新python版本
conda create -n env_name python=2.7
# 同时安装必要的包
conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7
如何使用建立的虚拟环境
4、使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境。
打开命令行输入python --version可以检查当前python的版本。
使用如下命令即可 激活你的虚拟环境(即将python的版本改变)。
Linux: source activate your_env_name(虚拟环境名称)
Windows: activate your_env_name(虚拟环境名称)
这是再使用python --version可以检查当前python版本是否为想要的。
5、对虚拟环境中安装额外的包。
使用命令conda install -n your_env_name [package]即可安装package到your_env_name中
6、关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)。
使用如下命令即可。
deactivate env_name，也可以使用`activate root`切回root环境
Linux下使用 source deactivate
7、删除虚拟环境。
移除环境
使用命令conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all， 即可删除。
删除环境中的某个包。
使用命令conda remove --name $your_env_name $package_name 即可。
8、设置国内镜像
如果需要安装很多packages，你会发现conda下载的速度经常很慢，因为Anaconda.org的服务器在国外。所幸的是，清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，我们将其加入conda的配置即可：
# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中镜像地址加有引号，需要去掉
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
版本问题
conda install pytorch=0.4.0 torchvision=0.2.1 cudatoolkit=9.0 -c pytorch
这里注意：python库版本很关键，不同版本库有的变化会很大，不是所有版本都是兼容的，不是高版本的就一定好，切记！
2.C#如何调用python脚本
C#调用python脚本注意使用python的全路径环境，否则在anaconda中的虚拟环境会出现引用的问题
3.Python项目依赖导出及安装
pip批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件
pip freeze > requirements.txt
pip批量安装requirements.txt文件中包含的组件依赖
pip install -r requirements.txt
conda批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件
conda list -e > requirements.txt
pip批量安装requirements.txt文件中包含的组件依赖
conda install --yes --file requirements.txt
正文到此结束
- 本文标签： C# 架构
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