面试准备

Python/conda/1 概述.md

@@ -0,0 +1,82 @@
+# conda 对比
+
+> 参考文献
+> * [jianshu.com/p/62f155eb6ac5](jianshu.com/p/62f155eb6ac5)
+
+
+## 简介
+
+Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。
+
+## 1 Anaconda
+* Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。
+
+## 2 conda
+
+* conda是包及其依赖项和环境的管理工具。
+* 既是一个包管理工具，同pip，也是一个环境管理工具，同virtualenv
+
+* 适用语言：Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。
+
+* 适用平台：Windows, macOS, Linux
+
+### 用途：
+
+1. 快速安装、运行和升级包及其依赖项。
+2. 在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。
+
+> 如果你需要的包要求不同版本的Python，你无需切换到不同的环境，因为conda同样是一个环境管理器。仅需要几条命令，你可以创建一个完全独立的环境来运行不同的Python版本，同时继续在你常规的环境中使用你常用的Python版本。——conda官方网站
+
+3. conda为Python项目而创造，但可适用于上述的多种语言。
+4. conda包和环境管理器包含于Anaconda的所有版本当中。
+
+## 3 pip
+* pip是用于安装和管理软件包的包管理器。
+
+* pip编写语言：Python。
+
+* Python中默认安装的版本：
+    * Python 2.7.9及后续版本：默认安装，命令为pip
+    * Python 3.4及后续版本：默认安装，命令为pip3
+* pip名称的由来：pip采用的是递归缩写进行命名的。其名字被普遍认为来源于2处：
+    * “Pip installs Packages”（“pip安装包”）
+    * “Pip installs Python”（“pip安装Python”）
+## 4 virtualenv
+* virtualenv：用于创建一个独立的Python环境的工具。
+
+### 解决问题：
+
+* 当一个程序需要使用Python 2.7版本，而另一个程序需要使用Python 3.6版本，如何同时使用这两个程序？
+  1. 如果将所有程序都安装在系统下的默认路径，如：/usr/lib/python2.7/site-packages，当不小心升级了本不该升级的程序时，将会对其他的程序造成影响。
+  2. 如果想要安装程序并在程序运行时对其库或库的版本进行修改，都会导致程序的中断。
+
+* 在共享主机时，无法在全局site-packages目录中安装包。
+
+* virtualenv将会为它自己的安装目录创建一个环境，这并不与其他virtualenv环境共享库；同时也可以选择性地不连接已安装的全局库。
+
+## 5 pip 与 conda 比较
+### 依赖项检查
+pip：
+* 不一定会展示所需其他依赖包。
+* 安装包时或许会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误。
+
+conda：
+* 列出所需其他依赖包。
+* 安装包时自动安装其依赖项。
+* 可以便捷地在包的不同版本中自由切换。
+
+### 环境管理
+* pip：维护多个环境难度较大。
+* conda：比较方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单。
+
+### 对系统自带Python的影响
+* pip：在系统自带Python中包的**更新/回退版本/卸载将影响其他程序。
+* conda：不会影响系统自带Python。
+
+### 适用语言
+* pip：仅适用于Python。
+* conda：适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。
+
+## 6 conda与pip、virtualenv的关系
+
+* conda结合了pip和virtualenv的功能。

Python/conda/2 管理conda.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+# 管理conda
+
+
+> 参考文献
+> * [jianshu.com/p/62f155eb6ac5](jianshu.com/p/62f155eb6ac5)
+
+
+> Windows用户请打开“Anaconda Prompt”；
+
+## 1. 验证conda已被安装
+```
+conda --version
+```
+* 终端上将会以conda 版本号的形式显示当前安装conda的版本号。如：conda 3.11.0
+
+* 注意：如果出现错误信息，则需核实是否出现以下情况：
+  * 使用的用户是否是安装Anaconda时的账户。
+  * 是否在安装Anaconda之后重启了终端。
+
+## 2. 更新conda至最新版本
+```
+conda update conda
+```
+* 执行命令后，conda将会对版本进行比较并列出可以升级的版本。同时，也会告知用户其他相关包也会升级到相应版本。
+
+* 当较新的版本可以用于升级时，终端会显示Proceed ([y]/n)?，此时输入y即可进行升级。
+
+## 3. 查看conda帮助信息
+
+```
+conda --help
+```
+或
+```
+conda -h
+```

Python/conda/3 管理环境.md

@@ -0,0 +1,80 @@
+#  管理环境
+> Windows用户请打开“Anaconda Prompt”；
+
+
+> 参考文献
+> * [jianshu.com/p/62f155eb6ac5](jianshu.com/p/62f155eb6ac5)
+
+
+## 1 创建新环境
+
+```
+conda create --name <env_name> <package_names>
+```
+
+注意：
+
+* `<env_name>`即创建的环境名。建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”。
+* `<package_names>`即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”。
+  * 如果要安装指定的版本号，则只需要在包名后面以=和版本号的形式执行。如：conda create --name python2 python=2.7，即创建一个名为“python2”的环境，环境中安装版本为2.7的python。
+  * 如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在`<package_names>`后以空格隔开，添加多个包名即可。如：conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas，即创建一个名为“python3”的环境，环境中安装版本为3.5的python，同时也安装了numpy和pandas。
+
+* `--name`同样可以替换为-n。
+
+> 提示：默认情况下，新创建的环境将会被保存在`/Users/<user_name>/anaconda3/env`目录下，其中，`<user_name>`为当前用户的用户名。
+
+## 2. 切换环境
+### Linux 或 macOS
+```
+source activate <env_name>
+```
+### Windows
+```
+activate <env_name>
+```
+### 提示
+* 如果创建环境后安装Python时没有指定Python的版本，那么将会安装与Anaconda版本相同的Python版本，即如果安装Anaconda第2版，则会自动安装Python 2.x；如果安装Anaconda第3版，则会自动安装Python 3.x。
+* 当成功切换环境之后，在该行行首将以“(env_name)”或“[env_name]”开头。其中，“env_name”为切换到的环境名。如：在macOS系统中执行source active python2，即切换至名为“python2”的环境，则行首将会以(python2)开头。
+
+## 3. 退出环境至root
+### Linux 或 macOS
+```
+source deactivate
+```
+### Windows
+```
+deactivate
+```
+### 提示
+* 当执行退出当前环境，回到root环境命令后，原本行首以“(env_name)”或“[env_name]”开头的字符将不再显示。
+
+## 4. 显示已创建环境
+```
+conda info --envs
+conda info -e
+conda env list
+```
+例如：
+
+![](image/2021-04-16-17-45-55.png)
+
+* 结果中星号“*”所在行即为当前所在环境。macOS系统中默认创建的环境名为“base”。
+
+## 5. 复制环境
+```
+conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>
+```
+注意：
+* <copied_env_name>即为被复制/克隆环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。
+
+* <new_env_name>即为复制之后新环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。
+
+* 如：conda create --name py2 --clone python2，即为克隆名为“python2”的环境，克隆后的新环境名为“py2”。此时，环境中将同时存在“python2”和“py2”环境，且两个环境的配置相同。
+
+## 6. 删除环境
+
+```
+conda remove --name <env_name> --all
+```
+
+* 注意：<env_name>为被删除环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”

Python/conda/4 管理包.md

@@ -0,0 +1,111 @@
+# 管理包
+
+
+## 1. 查找可供安装的包版本
+### 精确查找
+```
+conda search --full-name <package_full_name>
+```
+* 注意：
+  * --full-name为精确查找的参数。
+  * <package_full_name>是被查找包的全名。包名两边不加尖括号“<>”。
+* 例如：conda search --full-name python即查找全名为“python”的包有哪些版本可供安装。
+
+### 模糊查找
+```
+conda search <text>
+```
+* 注意：<text>是查找含有此字段的包名。此字段两边不加尖括号“<>”。
+
+* 例如：conda search py即查找含有“py”字段的包，有哪些版本可供安装。
+
+## 2. 获取当前环境中已安装的包信息
+```
+conda list
+```
+* 执行上述命令后将在终端显示当前环境已安装包的包名及其版本号。
+
+## 3. 安装包
+### 在指定环境中安装包
+```
+conda install --name <env_name> <package_name>
+```
+* 注意：
+  * <env_name>即将包安装的指定环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。
+  * <package_name>即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。
+
+* 例如：conda install --name python2 pandas即在名为“python2”的环境中安装pandas包。
+
+### 在当前环境中安装包
+```
+conda install <package_name>
+```
+* 注意：
+  * <package_name>即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。
+  * 执行命令后在当前环境中安装包。
+* 例如：conda install pandas即在当前环境中安装pandas包。
+
+### 使用pip安装包
+* 使用场景
+  * 当使用conda install无法进行安装时，可以使用pip进行安装。例如：see包。
+
+* 命令
+  * 注意：<package_name>为指定安装包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。如：pip install see即安装see包。
+```
+pip install <package_name>
+```
+
+* 注意
+  * pip只是包管理器，无法对环境进行管理。因此如果想在指定环境中使用pip进行安装包，则需要先切换到指定环境中，再使用pip命令安装包。
+  * pip无法更新python，因为pip并不将python视为包。
+  * pip可以安装一些conda无法安装的包；conda也可以安装一些pip无法安装的包。因此当使用一种命令无法安装包时，可以尝试用另一种命令。
+
+### 从Anaconda.org安装包
+* 使用场景
+  * 当使用conda install无法进行安装时，可以考虑从Anaconda.org中获取安装包的命令，并进行安装。
+
+* 注意
+  * 从Anaconda.org安装包时，无需注册。
+  * 在当前环境中安装来自于Anaconda.org的包时，需要通过输入要安装的包在Anaconda.org中的路径作为获取途径（channel）。查询路径的方式如下：
+  * 在浏览器中输入：http://anaconda.org，或直接点击Anaconda.org
+  * 在新页面“Anaconda Cloud”的上方搜索框中输入要安装的包名，然后点击右边“放大镜”标志。
+  * 搜索结果中有数以千计的包可供选择，此时点击“Downloads”可根据下载量进行排序，最上面的为下载最多的包。（图中以搜索bottleneck包为例）
+  * 选择满足需求的包或下载量最多的包，点击包名。
+  * 复制“To install this package with conda run:”下方的命令，并粘贴在终端中执行。
+  * 完成安装。
+
+## 4. 卸载包
+### 卸载指定环境中的包
+```
+conda remove --name <env_name> <package_name>
+```
+* 注意：
+  * <env_name>即卸载包所在指定环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。
+  * <package_name>即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。
+
+* 例如：conda remove --name python2 pandas即卸载名为“python2”中的pandas包。
+
+### 卸载当前环境中的包
+```
+conda remove <package_name>
+```
+* 注意：
+  * <package_name>即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。
+  * 执行命令后即在当前环境中卸载指定包。
+* 例如：conda remove pandas即在当前环境中卸载pandas包。
+
+## 5. 更新包
+### 更新所有包
+```
+conda update --all
+conda upgrade --all
+```
+* 建议：在安装Anaconda之后执行上述命令更新Anaconda中的所有包至最新版本，便于使用。
+### 更新指定包
+```
+conda update <package_name>
+conda upgrade <package_name>
+```
+* 注意：
+  * <package_name>为指定更新的包名。包名两边不加尖括号“<>”。
+  * 更新多个指定包，则包名以空格隔开，向后排列。如：conda update pandas numpy matplotlib即更新pandas、numpy、matplotlib包。