创建项目

在本教程中，我们将介绍如何使用 environment.yml 文件在 conda 中设置新的 Python 项目。此文件将帮助您跟踪依赖项并与他人共享项目。我们涵盖了如何创建项目、添加简单的 Python 程序以及使用新依赖项更新它。

要求

要继续学习，您需要一个有效的 conda 安装。如果您还没有安装 conda，请查看我们的 安装指南 以获取安装说明。

本教程很大程度上依赖于使用您计算机的终端（Windows 上的命令提示符或 PowerShell），因此熟悉使用基本命令（如 cd 和 ls）也很重要。

创建项目的

首先，我们需要一个目录来存放项目的

mkdir my-project

在此目录中，我们将创建一个名为

name: my-project
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python

我们来简要介绍一下该

名称

您环境的名称。这里我们选择了名称

通道

通道指定 conda 要在其中搜索

依赖项

项目所需的所有依赖项。到目前为止，我们只添加了

创建我们的环境

现在我们已经编写了一个基本的

conda env create --file environment.yml
conda activate my-project

创建我们的 Python 应用程序

现在我们有了安装了 Python 的新环境，我们可以创建一个简单的 Python 程序。在项目文件夹中，创建一个名为

def main():
    print("Hello, conda!")


if __name__ == "__main__":
    main()

我们可以通过运行以下命令来运行简单的 Python 程序

python main.py
Hello, conda!

使用新依赖项更新我们的项目

如果您希望项目执行比上面示例更复杂的操作，可以使用 conda 通道上提供的数千个包。为了演示这一点，我们将添加一个新的依赖项，以便可以从互联网上提取一些数据并执行基本的分析。

为了执行数据分析，我们将依赖于

name: my-project
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python
  - pandas  # <-- This is our new dependency

完成此操作后，我们可以运行

conda env update --file environment.yml

现在我们的依赖项已安装，我们将下载一些数据用于分析。为此，我们将使用美国环境保护署的

curl -O https://edg.epa.gov/EPADataCommons/public/OA/EPA_SmartLocationDatabase_V3_Jan_2021_Final.csv

提示

如果您没有

在我们的分析中，我们想知道美国居民中有多少人居住在高度可步行区域。这个问题可以使用

import pandas as pd


def main():
    """
    Answers the question:

    What percentage of U.S. residents live highly walkable neighborhoods?

    "15.26" is the threshold on the index for a highly walkable area.
    """
    csv_file = "./EPA_SmartLocationDatabase_V3_Jan_2021_Final.csv"
    highly_walkable = 15.26

    df = pd.read_csv(csv_file)

    total_population = df["TotPop"].sum()
    highly_walkable_pop = df[df["NatWalkInd"] >= highly_walkable]["TotPop"].sum()

    percentage = (highly_walkable_pop / total_population) * 100.0

    print(
        f"{percentage:.2f}% of U.S. residents live in highly" "walkable neighborhoods."
    )


if __name__ == "__main__":
    main()

使用上面的代码更新您的

python main.py
10.69% of Americans live in highly walkable neighborhoods

结论

您刚刚学习了如何使用 conda 中的

有关使用环境和 environment.yml 文件的更多信息，请参阅 管理环境。