linux anaconda怎么用

若在Python中from snack import *，找不到模块，可以使用find命令查找：find /usr/lib64/python2.6/ -name snack.py。显示结果：/usr/lib64/python2.6/site-packages/snack.py，则只需要在目录/usr/lib64/python2.6/site-packages/下复制snack.py和_snackmodule.so这两个文件复制到当前项目中，就能通过from snack import * 来导入snack模块。

Anaconda具有跨平台(win/mac/linux)、包管理(类似于pip)、环境管理(类似于virtualenv)的特点，因此很适合快速在新的机器上部署Python环境。

Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。

Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。

Anaconda 是一种Python语言的免费增值 开源发行版，用于进行大规模数据处理, 预测分析, 和科学计算, 致力于简化包的管理和部署。 Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。

LINUX系统的含义：

Linux，全称GNU/Linux，是一种免费使用和自由传播的类UNIX *** 作系统，其内核由林纳斯·本纳第克特·托瓦兹于1991年10月5日首次发布，它主要受到Minix和Unix思想的启发，是一个基于POSIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的 *** 作系统。

它能运行主要的Unix工具软件、应用程序和网络协议。它支持32位和64位硬件。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想，是一个性能稳定的多用户网络 *** 作系统。

Linux有上百种不同的发行版，如基于社区开发的debian、archlinux，和基于商业开发的Red Hat Enterprise Linux、SUSE、Oracle Linux等。

本篇介绍如何让linux在不激活任何环境时，调用python命令直接使用到conda的某个子环境。

首先说明本篇文章的工作原由，以及踩过的坑。

在之前的工作中，一般进行python开发都会使用conda进行包管理，以达到隔离多个环境的目的。例如：

问题来了，在一些场景中，外部程序需要调用服务器上的api，又无法做出 conda activate 的命令，命令是直接使用 python xxx.py ，这时候只能使用linux自带的python命令，或者conda的base环境的python命令。所以需要将环境搭建在linux的python或者conda的base。搭建过程中，遇到的问题来自两个方面：

解决方法：将linux默认的python做软链接，链接到conda的子环境。

创建环境： conda create -n child_env python=3.6

切换环境： conda activate child_env

安装pytorch： conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0

安装tensorflow： conda install tensorflow-gpu

安装其他包： conda install xxx,xxx,...

先将老的链接备份： mv /usr/bin/python /usr/bin/python22

再做链接： ln -s /root/anaconda3/envs/child_env/bin/python3 /usr/bin/python

第一个路径需要改成自己的anaconda路径，child_env改成自己的环境名，第二个路径不用改。

先关掉conda环境： conda deactivate

再运行： python xxx.py

用这个方法，虽然解决了直接调用python命令的问题。但是引入了新的问题。

更换默认python版本

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