我不记得我是如何安装python的。我现在正在学习使用Jupyter,官方网站建议使用conda安装python,而不是pip。
1)为什么不建议使用pip安装python和Jupyter?我理解difference between pip and conda,但是有人能解释一下为什么Jupyter推荐使用conda来安装它吗?有没有办法检查我是如何安装python的?如果我使用pip,我应该用conda重新安装它吗?
2)我试图理解整个conda是一个包安装程序,但也管理venv。在anaconda提示符中输入" list“,它会给出一个我有疑问的列表。
(base) C:\Users\ellie>conda list
# packages in environment at C:\Users\ellie\anaconda3:
#
# Name Version Build Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py37_0
alabaster 0.7.12 py37_0
anaconda 2020.02 py37_0
anaconda-client 1.7.2 py37_0
anaconda-navigator 1.9.12 py37_0
anaconda-project 0.8.4 py_0
appdirs 1.4.3 pypi_0 pypi
argh 0.26.2 py37_0
asn1crypto 1.3.0 py37_0
astroid 2.3.3 py37_0
astropy 4.0 py37he774522_0
atomicwrites 1.3.0 py37_1
attrs 19.3.0 py_0
autopep8 1.4.4 py_0
babel 2.8.0 py_0
backcall 0.1.0 py37_0
backports 1.0 py_2
backports.functools_lru_cache 1.6.1 py_0
backports.shutil_get_terminal_size 1.0.0 py37_2
backports.tempfile 1.0 py_1
backports.weakref 1.0.post1 py_1
bcrypt 3.1.7 py37he774522_0
beautifulsoup4 4.8.2 py37_0
bitarray 1.2.1 py37he774522_0
bkcharts 0.2 py37_0
blas 1.0 mkl
bleach 3.1.0 py37_0
blosc 1.16.3 h7bd577a_0
bokeh 1.4.0 py37_0
boto 2.49.0 py37_0
bottleneck 1.3.2 py37h2a96729_0
bzip2 1.0.8 he774522_0
ca-certificates 2020.1.1 0
certifi 2019.11.28 py37_0
cffi 1.14.0 py37h7a1dbc1_0
chardet 3.0.4 py37_1003
click 7.0 py37_0
cloudpickle 1.3.0 py_0
clyent 1.2.2 py37_1
colorama 0.4.3 py_0
comtypes 1.1.7 py37_0
conda 4.8.2 py37_0
conda-build 3.18.11 py37_0
conda-env 2.6.0 1
conda-package-handling 1.6.0 py37h62dcd97_0
conda-verify 3.4.2 py_1
console_shortcut 0.1.1 4
contextlib2 0.6.0.post1 py_0
cryptography 2.8 py37h7a1dbc1_0
curl 7.68.0 h2a8f88b_0
cycler 0.10.0 py37_0
cython 0.29.15 py37ha925a31_0
cytoolz 0.10.1 py37he774522_0
dask 2.11.0 py_0
dask-core 2.11.0 py_0
decorator 4.4.1 py_0
defusedxml 0.6.0 py_0
diff-match-patch 20181111 py_0
distlib 0.3.0 pypi_0 pypi
distributed 2.11.0 py37_0
docutils 0.16 py37_0
entrypoints 0.3 py37_0
et_xmlfile 1.0.1 py37_0
fastcache 1.1.0 py37he774522_0
filelock 3.0.12 py_0
flake8 3.7.9 py37_0
flask 1.1.1 py_0
freetype 2.9.1 ha9979f8_1
fsspec 0.6.2 py_0
future 0.18.2 py37_0
get_terminal_size 1.0.0 h38e98db_0
gevent 1.4.0 py37he774522_0
glob2 0.7 py_0
greenlet 0.4.15 py37hfa6e2cd_0
h5py 2.10.0 py37h5e291fa_0
hdf5 1.10.4 h7ebc959_0
heapdict 1.0.1 py_0
html5lib 1.0.1 py37_0
hypothesis 5.5.4 py_0
icc_rt 2019.0.0 h0cc432a_1
icu 58.2 ha66f8fd_1
idna 2.8 py37_0
imageio 2.6.1 py37_0
imagesize 1.2.0 py_0
importlib_metadata 1.5.0 py37_0
intel-openmp 2020.0 166
intervaltree 3.0.2 py_0
ipykernel 5.1.4 py37h39e3cac_0
ipython 7.12.0 py37h5ca1d4c_0
ipython_genutils 0.2.0 py37_0
ipywidgets 7.5.1 py_0
isort 4.3.21 py37_0
itsdangerous 1.1.0 py37_0
jdcal 1.4.1 py_0
jedi 0.14.1 py37_0
jinja2 2.11.1 py_0
joblib 0.14.1 py_0
jpeg 9b hb83a4c4_2
json5 0.9.1 py_0
jsonschema 3.2.0 py37_0
jupyter 1.0.0 py37_7
jupyter_client 5.3.4 py37_0
jupyter_console 6.1.0 py_0
jupyter_core 4.6.1 py37_0
jupyterlab 1.2.6 pyhf63ae98_0
jupyterlab_server 1.0.6 py_0
keyring 21.1.0 py37_0
kiwisolver 1.1.0 py37ha925a31_0
krb5 1.17.1 hc04afaa_0
lazy-object-proxy 1.4.3 py37he774522_0
libarchive 3.3.3 h0643e63_5
libcurl 7.68.0 h2a8f88b_0
libiconv 1.15 h1df5818_7
liblief 0.9.0 ha925a31_2
libpng 1.6.37 h2a8f88b_0
libsodium 1.0.16 h9d3ae62_0
libspatialindex 1.9.3 h33f27b4_0
libssh2 1.8.2 h7a1dbc1_0
libtiff 4.1.0 h56a325e_0
libxml2 2.9.9 h464c3ec_0
libxslt 1.1.33 h579f668_0
llvmlite 0.31.0 py37ha925a31_0
locket 0.2.0 py37_1
lxml 4.5.0 py37h1350720_0
lz4-c 1.8.1.2 h2fa13f4_0
lzo 2.10 h6df0209_2
m2w64-gcc-libgfortran 5.3.0 6
m2w64-gcc-libs 5.3.0 7
m2w64-gcc-libs-core 5.3.0 7
m2w64-gmp 6.1.0 2
m2w64-libwinpthread-git 5.0.0.4634.697f757 2
markupsafe 1.1.1 py37he774522_0
matplotlib 3.2.1 pypi_0 pypi
mccabe 0.6.1 py37_1
menuinst 1.4.16 py37he774522_0
mistune 0.8.4 py37he774522_0
mkl 2020.0 166
mkl-service 2.3.0 py37hb782905_0
mkl_fft 1.0.15 py37h14836fe_0
mkl_random 1.1.0 py37h675688f_0
mock 4.0.1 py_0
more-itertools 8.2.0 py_0
mpmath 1.1.0 py37_0
msgpack-python 0.6.1 py37h74a9793_1
msys2-conda-epoch 20160418 1
multipledispatch 0.6.0 py37_0
navigator-updater 0.2.1 py37_0
nbconvert 5.6.1 py37_0
nbformat 5.0.4 py_0
networkx 2.4 py_0
nltk 3.4.5 py37_0
nose 1.3.7 py37_2
notebook 6.0.3 py37_0
numba 0.48.0 py37h47e9c7a_0
numexpr 2.7.1 py37h25d0782_0
numpy 1.18.1 py37h93ca92e_0
numpy-base 1.18.1 py37hc3f5095_1
numpydoc 0.9.2 py_0
olefile 0.46 py37_0
openpyxl 3.0.3 py_0
openssl 1.1.1d he774522_4
packaging 20.1 py_0
pandas 1.0.1 py37h47e9c7a_0
pandoc 2.2.3.2 0
pandocfilters 1.4.2 py37_1
paramiko 2.7.1 py_0
parso 0.5.2 py_0
partd 1.1.0 py_0
path 13.1.0 py37_0
path.py 12.4.0 0
pathlib2 2.3.5 py37_0
pathtools 0.1.2 py_1
patsy 0.5.1 py37_0
pep8 1.7.1 py37_0
pexpect 4.8.0 py37_0
pickleshare 0.7.5 py37_0
pillow 7.0.0 py37hcc1f983_0
pip 20.0.2 py37_1
pkginfo 1.5.0.1 py37_0
pluggy 0.13.1 py37_0
ply 3.11 py37_0
powershell_shortcut 0.0.1 3
prometheus_client 0.7.1 py_0
prompt_toolkit 3.0.3 py_0
psutil 5.6.7 py37he774522_0
py 1.8.1 py_0
py-lief 0.9.0 py37ha925a31_2
pycodestyle 2.5.0 py37_0
pycosat 0.6.3 py37he774522_0
pycparser 2.19 py37_0
pycrypto 2.6.1 py37hfa6e2cd_9
pycurl 7.43.0.5 py37h7a1dbc1_0
pydocstyle 4.0.1 py_0
pyflakes 2.1.1 py37_0
pygments 2.5.2 py_0
pyjwt 1.7.1 pypi_0 pypi
pylint 2.4.4 py37_0
pynacl 1.3.0 py37h62dcd97_0
pyodbc 4.0.30 py37ha925a31_0
pyopenssl 19.1.0 py37_0
pyparsing 2.4.6 py_0
pyqt 5.9.2 py37h6538335_2
pyreadline 2.1 py37_1
pyrsistent 0.15.7 py37he774522_0
pysocks 1.7.1 py37_0
pytables 3.6.1 py37h1da0976_0
pytest 5.3.5 py37_0
pytest-arraydiff 0.3 py37h39e3cac_0
pytest-astropy 0.8.0 py_0
pytest-astropy-header 0.1.2 py_0
pytest-doctestplus 0.5.0 py_0
pytest-openfiles 0.4.0 py_0
pytest-remotedata 0.3.2 py37_0
python 3.7.6 h60c2a47_2
python-dateutil 2.8.1 py_0
python-jsonrpc-server 0.3.4 py_0
python-language-server 0.31.7 py37_0
python-libarchive-c 2.8 py37_13
pytz 2019.3 py_0
pywavelets 1.1.1 py37he774522_0
pywin32 227 py37he774522_1
pywin32-ctypes 0.2.0 py37_1000
pywinpty 0.5.7 py37_0
pyyaml 5.3 py37he774522_0
pyzmq 18.1.1 py37ha925a31_0
qdarkstyle 2.8 py_0
qt 5.9.7 vc14h73c81de_0
qtawesome 0.6.1 py_0
qtconsole 4.6.0 py_1
qtpy 1.9.0 py_0
requests 2.22.0 py37_1
rope 0.16.0 py_0
rtree 0.9.3 py37h21ff451_0
ruamel_yaml 0.15.87 py37he774522_0
scikit-image 0.16.2 py37h47e9c7a_0
scikit-learn 0.22.1 py37h6288b17_0
scipy 1.4.1 py37h9439919_0
seaborn 0.10.0 py_0
send2trash 1.5.0 py37_0
setuptools 45.2.0 py37_0
simplegeneric 0.8.1 py37_2
singledispatch 3.4.0.3 py37_0
sip 4.19.8 py37h6538335_0
six 1.14.0 py37_0
snappy 1.1.7 h777316e_3
snowballstemmer 2.0.0 py_0
sortedcollections 1.1.2 py37_0
sortedcontainers 2.1.0 py37_0
soupsieve 1.9.5 py37_0
sphinx 2.4.0 py_0
sphinxcontrib 1.0 py37_1
sphinxcontrib-applehelp 1.0.1 py_0
sphinxcontrib-devhelp 1.0.1 py_0
sphinxcontrib-htmlhelp 1.0.2 py_0
sphinxcontrib-jsmath 1.0.1 py_0
sphinxcontrib-qthelp 1.0.2 py_0
sphinxcontrib-serializinghtml 1.1.3 py_0
sphinxcontrib-websupport 1.2.0 py_0
spyder 4.0.1 py37_0
spyder-kernels 1.8.1 py37_0
sqlalchemy 1.3.13 py37he774522_0
sqlite 3.31.1 he774522_0
statsmodels 0.11.0 py37he774522_0
sympy 1.5.1 py37_0
tbb 2020.0 h74a9793_0
tblib 1.6.0 py_0
terminado 0.8.3 py37_0
testpath 0.4.4 py_0
tk 8.6.8 hfa6e2cd_0
toolz 0.10.0 py_0
tornado 6.0.3 py37he774522_3
tqdm 4.42.1 py_0
traitlets 4.3.3 py37_0
twilio 6.39.0 pypi_0 pypi
ujson 1.35 py37hfa6e2cd_0
unicodecsv 0.14.1 py37_0
urllib3 1.25.8 py37_0
vc 14.1 h0510ff6_4
virtualenv 20.0.16 pypi_0 pypi
vs2015_runtime 14.16.27012 hf0eaf9b_1
watchdog 0.10.2 py37_0
wcwidth 0.1.8 py_0
webencodings 0.5.1 py37_1
werkzeug 1.0.0 py_0
wheel 0.34.2 py37_0
widgetsnbextension 3.5.1 py37_0
win_inet_pton 1.1.0 py37_0
win_unicode_console 0.5 py37_0
wincertstore 0.2 py37_0
winpty 0.4.3 4
wrapt 1.11.2 py37he774522_0
xlrd 1.2.0 py37_0
xlsxwriter 1.2.7 py_0
xlwings 0.17.1 py37_0
xlwt 1.3.0 py37_0
xmltodict 0.12.0 py_0
xz 5.2.4 h2fa13f4_4
yaml 0.1.7 hc54c509_2
yapf 0.28.0 py_0
zeromq 4.3.1 h33f27b4_3
zict 1.0.0 py_0
zipp 2.2.0 py_0
zlib 1.2.11 h62dcd97_3
zstd 1.3.7 h508b16e_0
(base) C:\Users\ellie>2.1)这是显示我所有软件包的列表,还是只显示我随conda安装的软件包的列表?
2.2)根据conda.io的说法,"Conda通道是包存储的位置“。什么是"pypi“位置?那怎么会是一个位置?此外,它还在顶部说明所有内容都存储在C:\Users\ellie\anaconda3:中。那么,通道与C:\Users\ellie\anaconda3: lcoation有什么不同呢?
3)将默认的jupyter笔记本电脑位置移到C盘以外的其他位置是否有不利之处?/其他人的jupyter主目录(http://localhost:8888/tree)中是否充满了垃圾,比如桌面文件夹和80年前安装的垃圾?没有一个教程的人的整个生活都在他们的树形目录中,所以这让我想知道我哪里错了。我很抱歉这是有史以来最愚蠢的问题。有什么原因让Jupyter把一个包含一堆垃圾的文件夹作为我的主目录吗?将我的主目录移到D盘有什么缺点吗?
发布于 2020-05-14 07:01:06
1)
安装Anaconda包含python和conda包管理器。Anaconda是一个工具或框架,包含许多有用的工具和程序来处理(大数据)。
我相信Jupyter希望您使用conda的原因是为了确保已经安装了依赖项,以及它主要是为Anaconda环境开发的事实。
说到venv,安装它的原因是Anaconda还充当环境管理器,让您选择已安装的包和版本。例如,您可以创建一个使用python2的环境,并且只在其中安装python2库,而不更改根环境。
如果您使用pip安装python,我建议您将Anaconda作为一个整体来安装。没有Anaconda的Jupyter也是可行的,但几乎没有相同数量的支持和框架,摆弄jupyter-libs是不会有回报的(相信我,我自己也试过了)。
归根结底,pip让您可以更自由地选择要安装的内容,但conda更易于使用,并且推荐用于数据驱动编程。它们可以在没有问题的情况下共存(除了你的路径可能会出现一些问题,从StackOverflow上关于这个主题的问题数量来看,这些问题应该很容易解决)。
我个人严格使用Jupyter和Anaconda,因为它让我可以在项目之间动态切换,而不用担心是否有正确的依赖项可用,而且它让我使用JupyterHub,这在我的书中是一个很大的优势。此外,它还让我省去了摆弄jupyter版本的麻烦,这可能是一种真正的痛苦。
2.1)
这些包要么随conda一起提供,要么由您自己随conda一起安装。但是,如果您想确认,可以通过运行pip list来检查pip包。您的pip包应该存储在您的机器上的其他地方,这样您的python安装就不会彼此妨碍。谢天谢地,这是默认设置。
2.2)
频道不是硬盘上的位置,它们是conda云上的位置。如果conda查找要安装的包,它会遍历通道的层次结构,直到找到您请求的包或在任何通道上什么也找不到。你可以在某种程度上使用control this hierarchy,但是作为一个初学者,这并不重要。但是,重要的通道是由您的操作系统提供的通道;如果您使用的是Windows,则只能找到明确可用于Windows操作系统的软件包。反过来,这些包被组织在一个通道中,主要以您的操作系统命名。然后,这些包被安装在你的驱动器上的一个与频道同名的文件夹中,这样conda就可以跟踪你为不同操作系统安装的不同包。
2.3)
您可以(也推荐)使用jupyter notebook --notebook-dir '<your folder>'或changing the jupyter start folder在相应的文件夹中启动Jupyter Notebook。
顺便说一句,你在这里问的大多数问题已经在这个网站上得到了回答,只要稍微挖掘一下,你就可以提前回答这些问题中的大多数。
尽管如此,我自己并不是蟒蛇专家,渠道是一个概念,其他人可能会更详细地阐述。
https://stackoverflow.com/questions/61785948
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