【orthofinder】在被限制进程的服务器中使用注意事项

这阵子开始做比较基因组的项目，由于没有root而且也不想折腾orthomcl，所以首选orthofinder，故而先是安装，这次使用conda安装

安装完成之后，本来打算用raxml进行建树 *** 作的，但一旦软件进行check的时候，就会发现raxml没有安装，但你检查一下raxml确实是已经安装好了的，这时你进去orthofinder的配置文件，就会发现原来默认用的是raxmlHPC-AVX，而你检查的时候只有raxmlHPC-AVX2，所以需要进去修改一下

而后就可以选择跑程序的选择了

然后就是等，结果一等就是5天，我以为跑完了，结果就这样报错了

百度查了一下原因，原来是使用shell时候，默认环境里是直接服务器多少线程就多少线程，即使你被限制了，软件还是默认你有那么多线程，如果达不到就会报错，故而我们需要在软件中限制一下运行环境中的线程数，提前给软件一个提示，我这里就只有这么多线程，你不能超过这个数，然后软件检查的时候，已经被你提前通知了就不会报错了，具体修改方法如下：

再次运行就不会报错了。

同时如果服务器被限制到线程，在运行一些java软件的时候也会出现GCthreads报错，这个真的就是看用的软件的运气了，如果软件写得好，那可以通过下面这样来限制环境的线程数

正常就可以运行了，但是类似tassel这个坑爹软件的话，会提示

如果你不做限制，或者限制接近你被限制的线程总数，则会提示这样的报错

具体接近看我后面怎么试了，幸好还有其他服务器可以用，转移一下数据就行，但也是够烦的，祝大家都买得起自己的塔式服务器，当自己的管理员，不用被限制到

是的，Anaconda 是Python的一个发行版，里面内置了很多工具，不用单独安装，因为做了优化也免去了单独安装带来的一些麻烦。

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。

扩展资料：

anaconda 相比 Python增加了那些内容：

1、Python(shell) ： 标准CPython。

2、Python(shell)： 相当于在命令窗口的命令提示符后输入ipython回车。pip install ipython安装的ipython用法一样。

3、Ipython QTConsole。

4、Python Notebook：直接点击打开，或者在命令提示符中输入ipythonexe notebook。

5、Jupyter QTConsole。

6、Jupyter Notebook：直接点击打开，或在终端中输入： jupyter notebook 以启动服务器；在浏览器中打开notebook页面地址“>

Jupyter Notebook是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。

7、Spyder：直接点击打开IDE。最大优点就是模仿MATLAB的“工作空间”。

8、Anaconda Prompt ： 命令行终端。

9、支持其他IDE，如Pycharm。

参考资料来源：百度百科—— Anaconda

Anaconda的安装
Anaconda的下载页参见官网下载，Linux、Mac、Windows均支持。
安装时，会发现有两个不同版本的Anaconda，分别对应Python 27和Python 35，两个版本其实除了这点区别外其他都一样。后面我们会看到，安装哪个版本并不本质，因为通过环境管理，我们可以很方便地切换运行时的Python版本。（由于我常用的Python是27和34，因此倾向于直接安装Python 27对应的Anaconda）
下载后直接按照说明安装即可。这里想提醒一点：尽量按照Anaconda默认的行为安装——不使用root权限，仅为个人安装，安装目录设置在个人主目录下（Windows就无所谓了）。这样的好处是，同一台机器上的不同用户完全可以安装、配置自己的Anaconda，不会互相影响。
对于Mac、Linux系统，Anaconda安装好后，实际上就是在主目录下多了个文件夹（~/anaconda）而已，Windows会写入注册表。安装时，安装程序会把bin目录加入PATH（Linux/Mac写入~/bashrc，Windows添加到系统变量PATH），这些 *** 作也完全可以自己完成。以Linux/Mac为例，安装完成后设置PATH的 *** 作是
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# 将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同，也可能是~/anaconda3/bin
echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/bashrc
# 更新bashrc以立即生效
source ~/bashrc
配置好PATH后，可以通过which conda或conda --version命令检查是否正确。假如安装的是Python 27对应的版本，运行python --version或python -V可以得到Python 2712 :: Anaconda 411 (64-bit)，也说明该发行版默认的环境是Python 27。
Conda的环境管理
Conda的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的Python，并能自由切换。对于上述安装过程，假设我们采用的是Python 27对应的安装包，那么Python 27就是默认的环境（默认名字是root，注意这个root不是超级管理员的意思）。
假设我们需要安装Python 34，此时，我们需要做的 *** 作如下：
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# 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是34（不用管是34x，conda会为我们自动寻找34x中的最新版本）
conda create --name python34 python=34
# 安装好后，使用activate激活某个环境
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac
# 激活后，会发现terminal输入的地方多了python34的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认27环境从PATH中去除，再把34对应的命令加入PATH
# 此时，再次输入
python --version
# 可以得到`Python 345 :: Anaconda 411 (64-bit)`，即系统已经切换到了34的环境
# 如果想返回默认的python 27环境，运行
deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac
# 删除一个已有的环境
conda remove --name python34 --all
用户安装的不同python环境都会被放在目录~/anaconda/envs下，可以在命令中运行conda info -e查看已安装的环境，当前被激活的环境会显示有一个星号或者括号。
说明：有些用户可能经常使用python 34环境，因此直接把~/anaconda/envs/python34下面的bin或者Scripts加入PATH，去除anaconda对应的那个bin目录。这个办法，怎么说呢，也是可以的，但总觉得不是那么elegant……
如果直接按上面说的这么改PATH，你会发现conda命令又找不到了（当然找不到啦，因为conda在~/anaconda/bin里呢），这时候怎么办呢？方法有二：1 显式地给出conda的绝对地址 2 在python34环境中也安装conda工具（推荐）。
Conda的包管理
Conda的包管理就比较好理解了，这部分功能与pip类似。
例如，如果需要安装scipy：
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# 安装scipy
conda install scipy
# conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目，对于python 34，conda会同时安装numpy和mkl（运算加速的库）
# 查看已经安装的packages
conda list
# 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip，因此可以显示出通过各种方式安装的包
conda的一些常用 *** 作如下：
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# 查看当前环境下已安装的包
conda list
# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python34
# 查找package信息
conda search numpy
# 安装package
conda install -n python34 numpy
# 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境
# 也可以通过-c指定通过某个channel安装
# 更新package
conda update -n python34 numpy
# 删除package
conda remove -n python34 numpy
前面已经提到，conda将conda、python等都视为package，因此，完全可以使用conda来管理conda和python的版本，例如
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# 更新conda，保持conda最新
conda update conda
# 更新anaconda
conda update anaconda
# 更新python
conda update python
# 假设当前环境是python 34, conda会将python升级为34x系列的当前最新版本
补充：如果创建新的python环境，比如34，运行conda create -n python34 python=34之后，conda仅安装python 34相关的必须项，如python, pip等，如果希望该环境像默认环境那样，安装anaconda集合包，只需要：
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# 在当前环境下安装anaconda包集合
conda install anaconda
# 结合创建环境的命令，以上 *** 作可以合并为
conda create -n python34 python=34 anaconda
# 也可以不用全部安装，根据需求安装自己需要的package即可
设置国内镜像
如果需要安装很多packages，你会发现conda下载的速度经常很慢，因为Anacondaorg的服务器在国外。所幸的是，清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，我们将其加入conda的配置即可：
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# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels
# TUNA的help中镜像地址加有引号，需要去掉
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
执行完上述命令后，会生成~/condarc(Linux/Mac)或C:UsersUSER_NAMEcondarc文件，记录着我们对conda的配置，直接手动创建、编辑该文件是相同的效果。
跋
Anaconda具有跨平台、包管理、环境管理的特点，因此很适合快速在新的机器上部署Python环境。总结而言，整套安装、配置流程如下：
下载Anaconda、安装
配置PATH（bashrc或环境变量），更改TUNA镜像源
创建所需的不用版本的python环境
Just Try!

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