麒麟操作系统 (kylinos) 从入门到精通 - 研发环境 - 第四十四篇 python开发环境搭建

0.基础环境

类别：笔记本
型号：中国长城 NF14C
硬件平台：飞腾处理器（ArmV8 指令集）
系统：银河麒麟操作系统 V10 SP1(2203)

关键词：
信创,麒麟系统,linux,c++,c,飞腾,arm,python,ai,chatgpt,anaconda,人工智能

1.环境准备

我们也可以直接通过应用市场或者安装python3或者python2，但考虑到python在版本管理层面容易起冲突，我们使用anaconda３用于管理python的依赖和版本。

1.1 anconda3简介

开源的python发型版本，里面包含了python、conda(一个python包管理器)和各种用于科学计算的包，可以完全独立使用，不再额外下载Python。

使用anaconda有以下好处：
屏蔽了系统平台的差异，解决底层依赖。安装一个包之后依赖的东西全部处理好，省心。
有一个虚拟环境的概念，每个环境之间是隔离的，都可以设定不同的python版本以及各种包，不和系统的冲突，可以随便切换，要删除也是整个一起清理。

conda是一个新的python包和工具管理器，安装包的时候可以自动解决包的各种非python依赖，并且可以管理工具。pip是一个单纯的传统包管理器。使用anaconda我们可以同时使用者两种包管理器，不过conda一般能做的更多些。
但很遗憾，无论是Anaconda3还是Miniconda等下载了对应的aarch版本，执行时也出现非法指令转储错误。官方商店的4.5执行时，显示需要kylin账号，也是不可行的。
经过反复试错和网络推荐，找到了https://github.com/conda-forge/miniforge miniforge 运行稳定

补充说明：Miniconda vs Miniforge

Miniforge 使用conda-forge 作为默认 channel，而 Miniconda 使用anaconda.org 作为默认channel。channel的含义在这里介绍一下：

conda channels (源) 是 packages 存储的位置，也即是你是从哪个来源下载这个包，对应到conda内部处理则是下载文件的链接。因为不同源会有相同名字的包，因此必须指定来源，同时安装conda的时候也会有一个默认的channel。目前主流的就是 conda-forge，齐全且更新快。如果有多个channel，他们会按顺序确定优先级，优先的源上找不到，就会到下一个优先级的源上去找。还可以设置channel的优先级是否strict，如果是strict的话，则只会在这一个源上查找。

然后 Miniforge 比 Anaconda\Miniconda 更早支持了Apple M1芯片。2022年5月6日Anaconda官方宣布原生支持了Apple M1版本。在苹果官方的Tensorflow加速训练教程中也是推荐的Miniforge。

补充：现在还有新的 Mamba 用来替代 conda，提供更快的速度。使用上用mamba替换掉conda 就行，其他用法完全一致。

1.2　安装依赖

apt-get install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6 -y
cd ~/下载
wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-aarch64.sh
chmod 755 Miniforge3-Linux-aarch64.sh #添加可执行权限
./Miniforge3-Linux-aarch64.sh #执行安装，会要求同意协议和安装位置，按提示执行

执行

source ~/.bashrc #使conda配置立即生效

接下来，conda可以正常执行了。conda config --set auto_activate_base false此语句用于进入命令时，关掉进入base虚拟空间。

1.3使用

创建虚拟环境

conda create -n llm python=3.10 #安装环境,python指定的是版本，也可以仅指定前面的大版本，小版本他自己会补齐最新的版本。

激活环境

conda activate llm #激活llm空间
python --version #显示此空间python版本

激活空间后，安装pip(在我的实际使用中，这一步必须)

conda install -c conda-forge pip  #安装pip再可以通过pip安装对应包，如pip install torch,同等情况下，也可以使用conda直接安装相关包，如torch的conda安装办法conda install -c pytorch pytorch,其中命令参数-c conda-forge 指定包的仓库地址

取消激活，回到默认

conda deactivate

移除空间

conda remove -n llm --all

其他用法参见anaconda3的官方文档

3.hello world

打开命令行　输入　python
打开python信息以及交互执行窗口

Python 3.7.1 | packaged by conda-forge | (default, Feb 26 2019, 04:21:53) 
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

执行成功截图

2.使用visual studio code编写hello world

工程文件夹路径如下图

使用visual studio code 打开文件夹如下


新建一个main.py,输入

print("hello world")

右击main.py

最终执行效果如下

2.1 visual studio code中jupeter编辑器的python环境设置

详细参考：https://code.visualstudio.com/docs/datascience/data-science-t...
安装插件：
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python...

https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsa...

快捷键ctrl+shift+p，弹出如下

选择创建jupeter notebook，创建成功后，右边有一个可以选择内核的按钮

点击，选择我们创建的虚拟空间

2.2 visual studio code中直接创建虚拟环境

详细参考：https://code.visualstudio.com/docs/datascience/data-science-t...
安装插件：
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python...

https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsa...

快捷键ctrl+shift+p，弹出如下

写在最后

python在在人工智能领域，爬虫，科学计算等方面特别方便与灵活。但由于ＰＹＴＨＯＮ的相关更新速度过快，导致各版本之间的接口不一，容易产生冲突。本文为大家提供一个在银河麒麟系统kylinos与飞腾处理器的环境，提供一个简易的入门教程供参考使用。

麒麟系统专栏：
https://segmentfault.com/blog/kylinos
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群：662512340
发行日志：
20230216 首发
20230315 增加移除空间
20230522 增加通过脚本安装conda(这个方法最佳)
20230522 增加python中vscode的配置
20230522 增加pip的支持与conda安装包的方式
20230522 增加venv的虚拟环境方式，首选推荐
20230522 增加vs code的虚拟环境直接创建方式
20230927 增加非加非法指令现象与解决建议
20231125 增加且只保留miniforge完美解决方案（特别提醒，目前miniconda,anaconda3都容易出现非法指令，这个目前完美）