安装VM VisualBox,安装Ubuntu20.04、换软件源、安装Anaconda,换conda源,换PiPy源,jupyter配置,Pycharm安装配置
在某些情况下可能用到虚拟机来安装其他操作系统,虚拟机也有虚拟机的好处,比如可以同时用着两个系统,以及方便把虚拟机上的系统打包、迁移等等。
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前言
在某些情况下可能用到虚拟机来安装其他操作系统,
虚拟机也有虚拟机的好处,比如可以同时用着两个系统,以及方便把虚拟机上的系统打包、迁移等等
1、下载并安装VM VisualBox
- 下载Base Packages,也可以同时下载
Oracle VM VirtualBox Extension Pack
一起安装上
2、下载Ubuntu20.04镜像
在Ubuntu官网等网站可以下载
3、在虚拟机当中安装Ubuntu20.04系统
取消自动安装,一步一步安装
参考:
4、换Ubuntu软件源
参考:
-
在
/home
目录下面建立一个备份文件夹
; -
将
/etc/apt/sources.list
复制一份到备份文件夹
做备份;
-
将
/etc/apt/sources.list
进行修改,修改参考:
Ubuntu软件源、pip源大全,国内网站网址,阿里云、网易163、搜狐、华为、清华、北大、中科大、上交、山大、吉大、哈工大、兰大、北理、浙大,
例如清华的ubuntu软件源
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度,如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb http://security.ubuntu.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
# 预发布软件源,不建议启用
# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
# # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
在/etc/apt/
文件夹里面打开终端
修改命令:
sudo su
sudo gedit sources.list
原始的sources.list
修改之后保存
例如我修改之后的sources.list文件是:
#-------------------TsingHua
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度,如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb http://security.ubuntu.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
# 预发布软件源,不建议启用
# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
# # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
- 修改之后进行保存。
后续命令: - 更新源
sudo apt-get update
- 修复损坏的软件包,尝试卸载出错的包,重新安装正确版本的。
sudo apt-get -f install
- 更新软件
sudo apt-get upgrade
已经结束,现在可以下载想要的库或在软件了。
5、下载Anaconda,并安装
在Anaconda管网进行下载
例如我下载的是:Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
安装命令如下
bash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
一直按着enter向下,有个地方接受建议会让输入yes
后面有个conda init
要注意输入yes
,因为默认是no
即使是没有自动配置conda init
,后面也可以手动配置
初始化Anaconda:
进入安装目录:例如我的是
cd ~/anaconda3/bin
第一次初始化命令:
source ~/anaconda3/bin/activate
第二句
出现(base)之后,输入
conda init
或者使用:
source ~/.bashrc
此时,Anaconda成为系统的Python
6、conda源换源
- 打开anaconda prompt,进入(base)环境,输入命令,生成.condarc文件
命令如下:
conda config --set show_channel_urls yes
- 来到
/home/用户名/
文件夹下面找到.condarc文件
复制一份,例如我是粘贴到备份文件夹
,备份
然后
编辑这个文件
sudo gedit ~/.condarc
- 将下面内容粘贴到.condarc里面
软件源参考网址:Ubuntu软件源、pip源大全,国内网站网址,阿里云、网易163、搜狐、华为、清华、北大、中科大、上交、山大、吉大、哈工大、兰大、北理、浙大
例如清华源Anaconda清华源
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
deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/
这个是我修改的
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
deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/
ssl_verify: false
auto_activate_base: false
- defaults 是为了保留原来的Anaconda官方源,在第三方源下不到的情况下,可以用官方源下载;
最后一行:auto_activate_base: false
作用,打开终端,不默认进入(base)环境
修改好的.condarc如图
7、PyPI源换源
pip 换源
选择更换为清华源
寻找或创建 ~/.pip/pip.conf
文件
mkdir ~/.pip
cd ~/.pip
touch pip.conf
写入配置(最好自己去复制官网的)
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host=tuna.tsinghua.edu.cn
验证
pip config list
8、Jupyter配置
8.1、jupyter-notebook的文件路径配置
Jupyter Notebook的默认路径在用户文件夹下,长期在这个文件夹里编写程序可能会造成文件数量的积累以及看的比较乱,所以我们这里把Jupyter Notebook 的文件路径位置给改一下。该方法是在Windows系统进行的,对于Linux系统也可以同样操作
8.1.1、生成jupyter_notebook_config.py文件
- 打开终端,
- 切换到
base
环境
输入以下命令:
conda activate base
- 生成jupyter_notebook_config.py文件
输入以下命令:
jupyter notebook --generate-config
- 生成了配置文件,打开配置文件所在位置
8.1.2、对生成jupyter_notebook_config.py文件进行备份(如果不备份的话,这一步也可以省略)
-
在用户名文件夹里新建
备份文件夹
-
找到
/home/用户名/.jupyter
文件夹 -
将.jupyter文件夹里的
jupyter_notebook_config.py
文件复制一份到备份文件夹里面
8.1.3、编辑jupyter_notebook_config.py文件来修改jupyter文件路径
- 右键打开编辑.jupyter文件夹里的
jupyter_notebook_config.py
文件 - 搜索
c.NotebookApp.notebook_dir
,定位到修改位置
c.NotebookApp.notebook_dir
- 去掉前面的#号,将
c.NotebookApp.notebook_dir = ''
左对齐 - 在
' '
(单引号中间)中间添加自己的目录,并对文件进行保存
例如我的是/home/amy/ProgramFilesStore/Jupyter
修改完毕之后保存文件
- 验证是否修改成功,打开jupyter notebook,看起始目录有没有改变
成功界面如下:
可见
路径已经被改变
9、jupyter-notebook的kernel配置
使用 nb_conda_kernels 添加所有环境
分为两步
第一步,在base环境之外的其他虚拟环境均安装ipykernel
conda activate my-conda-env # my-conda-env替换成自己的环境名字
conda install ipykernel
conda deactivate
第二步,在base环境安装nb_conda_kernels
conda activate base # could be also some other environment
conda install nb_conda_kernels
jupyter notebook
安装好后,打开 jupyter notebook 就会显示所有的 conda 环境啦,点击随意切换。
验证命令如下:
查看python路径
import sys
print(sys.version)
print(sys.executable)
可见路径已经改变
10、Jupyter自动补全配置
10.1、安装jupyter_contrib_nbextensions
激活base环境
conda activate base
或者
activate base
安装 jupyter_contrib_nbextensions
conda install conda-forge::jupyter_contrib_nbextensions
#这两个命令,选两者之一
conda install jupyter_contrib_nbextensions
10.2、启用 jupyter_contrib nbextensions 扩展
命令如下:
jupyter contrib nbextension install --user
10.3、配置nbextensions
启用完成后,重启 Jupyter Notebook,然后再打开-个 Notebook,点击页面右上方的 Nbextensions 标签页,在列表中找到Codefolding
和 Hinterland
两个选项,并勾选它们。
完成以上步骤后,你就可以在 Jupyter Notebok 中使用自动补全功能了。当你输入代码时,按下 Tab 键就可以触发自动补全提示。
将Table of Contents (2)
勾选上,然后重启jupyter
成功
11、PyCharm安装配置
11.1、下载JetBrains Toolbox
在JetBrains官网
https://www.jetbrains.com.cn/en-us/toolbox-app/
下载JetBrains ToolBox
ubuntu 安装 tar.gz 文件:
tar -zxvf FileName.tar.gz
cd FileName
make
sudo make install
例如我下载的是:jetbrains-toolbox-2.2.3.20090.tar.gz
命令则变成如下4个命令
tar -zxvf jetbrains-toolbox-2.2.3.20090.tar.gz
cd jetbrains-toolbox-2.2.3.20090.tar.gz
make
sudo make install
或者,解压之后,使用右键运行即可
安装好的截图
11.2、安装PyCharm Professional
可以选择安装指定版本
11.3、运行PyCharm Professional
12、PyCharm 切换conda环境的python解释器
第一步:File——Settings
第二步:打开Project:xxx选项卡,点击Python Interpreter
第三步:点击右侧设置图标,点击Add
第四步:点击Conda Environment
第五步:选择Existing Environment
13、附录
- pip install和conda install区别
pip install 和 conda install 都可以正常在Anaconda Prompt 中下载各种包,但是它们有一定的区别,我在这里挑几点主要区别说明一下
1.1 安装源不同
pip是Python默认的包管理器,它将PyPI(Python Package Index)作为获取包的安装源,PyPI上的软件包特别多,因此pip可以访问到的数据包的量非常庞大(但我们一般选择更改默认源,后续会讲)。
conda是Anaconda的默认的包管理器,它将 Anaconda数据库作为获取包的安装源。conda重点专注于科学计算和数据计算等领域它的数据库中包含了许多常用的科学计算库,但总体的软件包数量要远小于pip,因此一些小众的软件包可以使用pip进行安装。
1.2 支持语言不同
pip作为python官方的默认软件包管理器,只能安装python包;
conda是一个跨平台(Window、Linux、MAC)的通用的软件包和环境管理器,除了能够安装Python包之外还能够安装C、C++、Go等多种语言的软件包。
1.3 软件包的依赖不同
pip 在安装软件包时对当前环境内其他的软件包依赖的检查方式复杂且不一致,因此可能会导致包与包之间发生冲突;
conda 在安装软件包时使用更为复杂的检查方式,解决软件包的冲突问题,保证安装的所有软件包都能够兼容。
1.4 环境管理方式不同
pip 没有内置的环境隔离,只能借助虚拟环境venv等其他工具来实现环境隔离;
conda 提供了环境管理的功能,允许用户创建、导出、导入和共享独立的软件环境。可以很方便的在不同的项目之间切换环境,每个环境都可以具有不同的软件包和版本。
1.5 安装位置不同
pip 安装的库 如果使用系统的的python,则库会被保存在 ~/.local/lib/python3.x/site-packages 文件夹中;如果使用的是conda内置的python,则会被保存到 anaconda3/envs/current_env/lib/site-packages中;
conda 安装的库都会放在anaconda3/pkgs目录下。这样的好处就是,当在某个环境下已经下载好了某个库,再在另一个环境中还需要这个库时,就可以直接从pkgs目录下将该库复制至新环境而不用重复下载。
1.6 小tips
个人认为:能用conda安装的库尽量用conda,因为conda对库的管理十分全面,而且不易产生冲突等各种乱七八糟的问题。
克隆环境命令
例如,如果您想要克隆一个名为old_env的环境,并创建一个新的名为new_env的环境,您可以运行:
conda create --name new_env --clone old_env
安装项目依赖。在命令行中运行以下命令:
pip install -r requirements.txt
requirements.txt 是包含项目所需的依赖包及其版本信息的文本文件。
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