anaconda、python

anaconda、python

• 1 anaconda
• anaconda镜像源
• 3 anaconda安装python
• 4 anaconda安装dlib
• 5 opencv-python
• 6 flask安装

1 anaconda

安装下一步略过
conda --version
conda 4.12.0
conda list
conda install python=3.6

anaconda镜像源

#查看Anaconda中已添加的镜像
conda config --show-sources
#增加一个新的镜像源地址
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
#移除镜像源
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
不配置镜像源，直接安装的方式
conda install  -c  镜像源地址  package
或者：
conda install  --channel  镜像源地址  package

清华大学开源软件镜像站

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

3 anaconda安装python

#安装3.8
conda create -n py38 python=3.8 anaconda
切换
activate py38
deactivate

4 anaconda安装dlib

https://pypi.org/simple/dlib/

conda install -c conda-forge dlib（虽然能安装可能有问题）

安装openCV pip install opencv-contrib-python
安装cmake pip install cmake
安装boost pip install boost
安装 pip install dlib-19.19.0-cp38-cp38-win_amd64.whl.whl
安装face_recognition pip install face_recognition

5 opencv-python

pip install opencv-python

import cv2
img = cv2.imread("F:\images\Lena.jpg", 1)
cv2.imshow("1", img)
cv2.waitKey()

pip install numpy

6 flask安装

1.conda创建虚拟环境（有需要的话）
conda create -n your_env_name python=x.x

2.conda查看看虚拟环境
conda-env list

 3.conda进入虚拟环境
conda activate your-env-name

4.安装flask
pip install flask

5.查看版本
import flask
print(flask.__version__)

6.版本收集——requirements.txt的收集
pip freeze > requirements.txt

7.环境配置
pip install -r requirements.txt

简单Web服务

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return "hello docker"

if __name__=='__main__' :
    app.run()