vscode + miniconda3 管理 python 版本多开(支持 Jupyter)

原创
2020/12/04 16:38
阅读数 841

环境

ArchLinux x64
VSCode 1.51

准备

出于Python环境管理的需要,先考察了下pipenv,发现:
不要用 Pipenv | 李辉
只用来管理 Python 版本和虚拟环境,Miniconda 也是一个很好的选择 | 李辉
好吧,我只是想学一下人工智障,非生产需要,自然从善如流。

安装与设置

  1. Code安装了微软的Python和Jupyter扩展,以支持Python开发。
  2. Conda的安装包体积1G多,包含了很多数据分析工具,但硬盘空间吃紧,所以还是选了MiniConda,按需装包。
    从AUR里拉来miniconda3的PKGBUILD文件,改为最新版4.9.2,安装完毕后,将初始化脚本加入 .zshrc 中。
[ -f /opt/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh ] && source /opt/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
  1. 重启terminal,便可使用conda创建python虚拟环境,安装需要的软件包了
conda create -n ai python=3.8  # 此处一定要指定python版本,否则vscode不认此虚拟环境
conda activate ai
pip install ipykernel  # 用来做 Jupyter 服务器
pip install tensorflow
  1. 配置vscode识别conda虚拟环境
    打开vscode的设置页(Ctrl+,),找到并设置与Python相关的如下两项:
Venv Path = ~/.conda/envs
Conda Path = /opt/miniconda3/bin/conda

venv
5. 打开一个 ipynb 文件,点击状态栏左下角,选择python解释器为

Python 3.8.5 64-bit ('ai', conda)
~/.conda/envs/ai/bin/python
  1. 可以用Jupyter愉快地写测试代码啦 😃 vscode+conda

参考链接

  1. 更多 conda 管理命令 — conda 4.9.2 documentation
  2. 使 VSCode 支持 conda 环境 - Using Python Environments in Visual Studio Code
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