1.pip

配置文件路徑：
centos：~/.pip/pip.conf
windows: C:\Users\admin\AppData\Roaming\pip\pip.ini
文件內容：

[global]
index-url = http://IP/repository/pypi-tsinghua/simple
trusted-host=IP

今天centos7.9、python3.6環境 pip install sqlalchemy引包時報錯大致如下：

Command “/usr/local/python36/bin/python3.6 -u -c “import setuptools,
tokenize;file=‘/tmp/pip-build-gvrqj4jw/greenlet/setup.py’;f=getattr(tokenize,
‘open’, open)(file);code=f.read().replace(‘\r\n’,
‘\n’);f.close();exec(compile(code, file, ‘exec’))” install
–record /tmp/pip-h306ktbw-record/install-record.txt --single-version-externally-managed --compile” failed with error code 1 in /tmp/pip-build-gvrqj4jw/greenlet/

報錯關鍵字：setuptools
解決方案：

pip install --upgrade setuptools
pip install --upgrade pip setuptools wheel

這塊最后再說下pip引包的終極殺手锏，離線引包，下python版本對應.whl文件，下載地址：https://pypi.org/，注意操作系統（win or centos）和系統位數（amd64），執行pip install D:\XXXXX-cp38-win_amd64.whl 。

2.anaconda

配置文件路徑：
centos: ~/.condarc
windows：C:\Users\admin.condarc
文件內容:

channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels: 
- <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main> 
- <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r> 
- <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2> 
custom_channels: 
conda-forge: <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud> 
msys2: <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud> 
bioconda: <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud> 
menpo: <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud> 
pytorch: <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud> 
simpleitk: <https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud>

anaconda可以隨意創建使用多版本的python，十分方便。命令主要分為下面兩塊。

1.虛擬環境管理

# 查看現有的環境
$ conda info --env# 創建環境，后面的python=3.6是指定python的版本
$ conda create --name env_name python=3.6
conda create --name python3.6 python=3.6
conda create --name python38 python=3.8
# 創建包含某些包的環境（也可以加上版本信息）
$ conda create --name env_name python=3.7 numpy scrapy# 激活某個環境
$ activate env_name# 關閉某個環境
$ conda deactivate激活conda環境 conda activate關閉conda環境 conda deactivate打開終端自動進入conda環境: conda config --set auto_activate_base true關閉打開終端自動進入conda環境: conda config --set auto_activate_base false# 復制某個環境
$ conda create --name new_env_name --clone old_env_name# 刪除某個環境
$ conda remove --name env_name --all# 生成需要分享環境的yml文件（需要在虛擬環境中執行）
$ conda env export > environment.yml# 別人在自己本地使用yml文件創建虛擬環境
$ conda env create -f environment.yml

2.包管理

# 列出所有環境
$ conda env list# 列出當前環境下所有安裝的 conda 包。
$ conda list# 列舉一個指定環境下的所有包
$ conda list -n env_name# 查詢庫
$ conda search scrapys# 安裝庫安裝時可以指定版本例如：（scrapy=1.5.0）
$ conda install scrapy# 為指定環境安裝某個包
$ conda install --name target_env_name package_name# 更新安裝的庫
$ conda update scrapy# 更新指定環境某個包
$ conda update -n target_env_name package_name# 更新所有包
$ conda update --all# 刪除已經安裝的庫也尅用（conda uninstall）
$ conda remove scrapy# 刪除指定環境某個包
$ conda remove -n target_env_name package_name# 刪除沒有用的包
$ conda clean -p