为什么选择Anaconda

用过python的都知道，由于python2和python3在语法上差异比较大，很多好用的库还是在python2上开发的，另外就是在编程过程中你可能安装了一大堆包，如果要快速环境部署，你总不可能再挨个install吧，所以我建议装一下Anaconda（同时也是方便使用[jupyter notebook]()写文章，同时方便后期使用深度学习的一些库）。

安装

Anaconda下载地址

如果安装提示默认没有配置环境变量（建议安装的时候直接勾选配置环境变量），还需要做以下配置：在系统Path中加入： C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts\ C:\ProgramData\Anaconda3\ C:\ProgramData\Anaconda3\Library\ C:\ProgramData\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin\

不然在cmd里输入python是没有反应的

Anaconda安装成功之后，我们需要修改其包管理镜像为国内源。 Tsinghua Open Source Mirror

简单来说就是在cmd中分别运行这两个命令就好了。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

如果需要使用Python2.7的环境，需要配置：

conda create -n py27 python=2.7

其中py27是新添加环境的名字，可以自定义修改。

之后通过activate py27和deactivate py27命令激活、退出该环境。（Linux和OS系统的命令似乎是source activate和source deactivate）

activate py27

如果想回复python之前的环境，不需要输入环境名称（我电脑默认是python3.6）

source deactivate

打包和迁移

对于好不容易配置好的环境，将其中的包，版本号等导出作为记录是很重要的一件事，这便于我们对环境的安装进行再次的复现。导出已有环境：

conda env export > environment.yaml

环境会被保存在 environment.yaml文件中。当我们想再次创建该环境，或根据别人提供的.yaml文件复现环境时，可以：

conda env create -f environment.yaml

就可以复现安装环境。

同步代码到虚拟机

因为我本地电脑是WIN10系统，虚拟机为了调试ROS用的VMware虚拟了一个ubuntu14.04版本。在Anaconda中自动下载安装了vscode用于编辑python代码，但运行环境得到虚拟机上。这里介绍一个同步代码的办法，按照这个方法配置以后，以后只要在本地保存的代码就会自动同步到虚拟机上去了

vscode + sftp 插件，实现远程连接编辑服务器代码

vscode 安装 sftp插件

在vscode里点击左边那一列的插件按钮，或者直接用快捷键ctrl+shift+x，输入sftp选择星最多的那个安装（作者是liximomo）。

创建sftp配置

使用 ctrl+shift+p 快捷键调出输入框，选择 SFTP:Config 回车会在 .vscode 目录下创建一个 sftp.json 配置文件，配置如下

{
    "name": "myserver",
    "host": "192.168.2.111",    
    "port": 22,     
    "username": "root", 
    "password": "xxxx", 
    "protocol": "sftp", 
    "passive": false,
    "interactiveAuth": false,
    "remotePath": "/usr/share/nginx/mwServer/web/laravel/",   
    "uploadOnSave": true, 
    "syncMode": "update",
    "ignore": [            
        "**/.vscode/**",
        "**/.git/**",
        "**/.DS_Store"
    ]
}

上传本地代码到服务器

使用 ctrl+shift+p 快捷键调出输入框，选择 SFTP:Upload 回车本地的项目代码就可以上传到服务器了现在修改本地代码 ctrl+s 保存，即可同步到服务器了

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安装python开发环境 #7