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输出带宽
创建虚拟环境的具体步骤如下：首先，打开终端，比如Windows的PowerShell或PyCharm的终端等，输入“conda”以查看一些conda管理指令。然后，使用指令“conda create -n 环境名 python=版本号”，例如“conda create -n my_env python=6”。输入过程中遇到“y/n”时选择“y”即可。
1、win+R打开终端，输入cmd确定：conda list查看已有的包，以及conda env list查看已有的虚拟环境：若未发现虚拟环境，则可创建一个虚拟环境，例如创建名为complex_networks的虚拟环境，python版本指定为6：conda create -n complex_networks python=6 输入y并按回车，进入虚拟环境的创建。
2、在Linux环境下，conda有anaconda与miniconda两个版本，后者体积更小，更受欢迎。使用miniconda可快速搭建Python开发环境。首先，访问conda官网下载Linux版本的Miniconda。随后，执行下载的.sh文件，完成初始化操作，并重启bash。在管理第三方库方面，Python提供了pip与conda两种安装工具。
3、进入系统后，我检查了内置的Python版本，确认为10。为便于项目管理，我选择使用anaconda搭建Python虚拟环境。首先下载适合系统的miniconda，安装时注意更改安装路径，避免权限问题。在遇到非法指令问题后，我选择了一个较早版本的miniconda成功安装。
4、访问conda官网下载页面。 下载并安装Python 10版本的miniconda。在安装过程中选择合适路径，通常推荐使用默认设置直到完成安装。验证Python环境： 打开Anaconda Prompt。 在命令行输入`conda -V`和`python -V`进行版本查询。若显示已正确安装Python 10版本，表示验证成功。
5、树莓派4B 64bit 8GB 启动配置分为以下几个关键步骤：更换源、安装SSH、Xrdp远程桌面、备份、进阶配置安装仪表盘、安装php4和nginx、安装pi-dashboard、检查EEPROM固件、安装GPIO Zero Python、基于MiniConda配置Python虚拟环境、添加环境变量、创建虚拟环境、换源以及安全关机、重启。
Python中定义变量时，有两种类型：全局变量和局部变量。全局变量在函数外部定义，作用范围覆盖整个程序。局部变量在函数内部定义，仅在该函数内部有效。作用域，即命名空间，是存储变量定义的地方。在Python中，全局命名空间和局部命名空间是存在的。
作用域差异：局部变量与全局变量最显著的区别在于它们的作用域。局部变量仅在声明它们的函数或代码块内可用，而全局变量可以在整个程序中访问。 生命周期不同：局部变量的生命周期随着声明它们的函数或代码块的执行结束而结束。相反，全局变量的存在是从声明开始直到程序执行完毕。
定义局部变量与全局变量是Python编程中的核心概念。局部变量在函数内部创建，仅供该函数内部使用。当函数执行完毕，局部作用域被销毁，局部变量随之消失。全局变量在程序运行期间一直存在，直到程序结束。它们可以在函数内外使用，但使用全局变量时需注意，避免在函数内部对全局变量的操作导致意料之外的结果。
Python中的全局变量和局部变量在作用域和权限上有着显著差异。全局变量在整个程序范围内都可访问，而局部变量则局限于其定义的函数内部。首先，全局变量如global_var，在函数func_using_global（）中可以自由访问和操作。它们的修改会影响程序的全局状态，如示例中将global_var的值设为30，这种改变是持久的。
全局变量有两种获取方式：一是在函数外部创建，如果函数内有同名的局部变量，不会影响全局变量；二是在函数内使用`global`关键字声明，这样局部变量就成为全局变量，可以在任何位置被修改。例如，通过`global`关键字将`poetry`变为全局变量，无论在函数内外，都能正确打印。
本文主要讨论Python中的全局变量和局部变量。在Python中，变量根据定义位置分为两类：全局变量和局部变量。全局变量是在所有函数外部定义的，如无需global关键字修饰的变量，其作用域覆盖整个程序。
1、使用virtualenv或Python自带的venv模块创建虚拟环境。以Python3为例，首先确保已安装virtualenv。在命令行中执行以下命令安装virtualenv：pip install virtualenv 然后在项目目录下创建虚拟环境，使用以下命令：virtualenv venv 对于Python2，使用virtualenv创建虚拟环境的步骤与Python3类似，但使用virtualenv命令。
2、首先，开启你的项目之旅，通过创建一个名为Demo的工作空间来组织你的项目环境。在VSCode中，你可以通过快捷键【Ctrl+Shift+`】打开一个终端窗口。在打开的终端中，执行创建虚拟环境的命令，例如，你可以为它命名为env。操作完成后，你将在资源管理器中看到这个新创建的虚拟环境已经准备就绪。
3、新建虚拟环境的命令格式是：python -m venv venv_name。创建后，你会在指定目录发现一个名为venv_name的目录，该目录包含虚拟环境所需的所有文件。接下来，配置VSCode的Python解释器。可以通过按下Ctrl + Shift + P快捷键打开命令面板，输入“Select”后选择“Python解释器”。
4、步骤一：初始化虚拟环境，首先，在项目目录下执行命令 python -m venv venv_test。这里创建了一个名为 venv_test 的虚拟环境。步骤二：激活当前虚拟环境。通常，你会在命令行输入路径 \venv_test\Scripts\Activate.ps1 来激活环境。但在某些情况下，可能会遇到“在此系统上禁止运行脚本”的提示。
5、创建虚拟环境为每个项目创建独立的虚拟环境，如Triton环境，避免全局影响。 VSCode插件安装Python Environment Manager插件，便于在VSC中选择和管理Python环境，确保settings.json中设置虚拟环境路径。
1、访问以下网址下载对应操作系统的安装包：Anaconda： anaconda.com/products/d... Miniconda： docs.conda.io/en/latest... 下载后，按照安装向导进行安装，确保在安装过程中勾选将conda添加到系统PATH。
2、在安装过程中，如果遇到任何问题，可以尝试检查你的PyCharm版本是否为专业版，或者确认conda环境路径是否正确。确保在Anaconda Prompt中成功激活了虚拟环境，可以通过输入“conda info --envs”命令查看当前激活的环境。
3、激活虚拟环境在Anaconda Prompt中，通过输入`conda activate env_name`来激活，如激活名为“tiffseg”的环境。在线安装Python库对于conda，输入`conda install package_name`，如安装“imread”。pip同样可用，如`pip install package_name`，但conda在处理依赖时更稳健。
4、第一步，创建虚拟环境，命名为“ancillary”。通过“conda info --envs”查看当前电脑的虚拟环境，星号标识运行环境。激活环境后，使用“pip list”查看安装的第三方库。第二步，生成环境对应的Jupyter Lab选项卡。在新环境中安装ipykernel，然后执行命令安装jupyter menus。
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