在做视觉项目开发时,利用python环境较为普遍,在实际部署时利用C++效率较高。作为开发人员,需要了解自己的开发环境,对不同的项目开发环境进行管理。python2和python3有许多地方不兼容,所以对python环境要有一个管理,不能总变更系统的python环境与安装包,否则一旦包与包冲突或者存在依赖问题,小白只好重装系统,得不偿失。所以笔者认为在安装好Ubuntu系统之后,应优先安装Anaconda环境管理软件,这样一旦环境配置错误,只需要删除Anaconda中得子环境即可,系统环境还是很干净的。
1.到Anaconda的官网(https://www.anaconda.com/)找到对应版本的Anaconda下载,对于Ubuntu16.04或更高版本,一般下载linux系统对应python3.7版本的Anaconda,通常是以.sh为后缀的文件,这个文件下载后,在Ubuntu中找到其下载保存的路径,打开终端,利用bash命令执行此文件(输入如bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh)
2.在安装过程中根据提示选择输入yes或no,一般一路yes到最后是否安装vscode时候选择no,因为我们并不需要安装vscode,这属于捆绑软件,并不影响anaconda使用,需要时可自行安装vs code。
3.图形化界面操作。在安装好之后,输入命令anaconda-navigator就可以看到anaconda的图标了,之后等一会就会进入图形化界面,可以根据需要建立子环境,在子环境下添加各种包。
4.由于图形化界面操作效率很低(很慢且卡),建议掌握一般的命令行操作命令。例如创建一个名叫py35的子环境,其python版本为3.5(conda create --name py35 python=3.5),进入py35子环境(source activate py35)这时候看到命令行前面有一个(py35)的小帽子,ok了,你可以为所欲为了,实在不行就删除这个环境(conda remove --name py35 --all)。
5.在建立新环境时,默认会导入之前你下载的依赖包,所以新建环境速度会很慢,可以用 --no-default-packages(如conda create --name python35 python=3.5 --no-default-packages)来建立一个新的干净的环境。