iMaeGoo's Blog
·
前端人的 Python、Conda 环境搭建
💡
原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
📝
内容提要
本文介绍了搭建Python环境和使用Conda管理环境的方法，包括Python解释器、Pip和Conda的作用和区别，下载和安装Miniconda，修改软件源和环境位置，创建和切换Python环境，以及安装项目依赖的步骤。
🎯
关键要点
- 许多 AI 项目和游戏辅助工具使用 Python，搭建 Python 环境对前端开发者来说是一个挑战。
- Python 生态系统包括 Python 解释器、Pip 和 Conda，分别对应 Node.js、NPM 和 NVM。
- Pip 默认全局安装依赖，可能导致项目间依赖冲突，而 Conda 可以创建隔离的 Python 环境。
- 安装 Python 环境时，建议只安装 Conda，Miniconda 是一个轻量级的选择。
- 在国内使用 Conda 时，需要修改软件源以提高下载速度。
- 可以通过 .condarc 文件修改 Conda 的环境位置，避免占用 C 盘空间。
- 使用 Anaconda Prompt 创建和切换 Conda 环境的命令示例。
- 在 Anaconda Prompt 中安装项目依赖时，需使用 requirements.txt 文件。
- 在 bat 脚本中切换 Conda 环境的方法，以避免 Python 找不到的错误。
➡️
