【问题标题】：Using multiple Python engines (32Bit/64bit and 2.7/3.5)使用多个 Python 引擎（32Bit/64bit 和 2.7/3.5）
【发布时间】：2016-02-16 00:25:02
【问题描述】：

我想将 Python 用于科学应用程序，经过一些研究决定我将使用 Anaconda，因为它捆绑了大量的软件包，并通过 cmd 使用 conda install 添加新模块很容易。

我更喜欢使用 64 位版本以获得更好的 RAM 使用率和效率，但是也需要 32 位版本，因为有些库是 32 位的。同样，我更喜欢使用 Python 3.5，因为这是未来的发展方向。但是很多库仍然是 2.7，这意味着我需要两者。

我必须安装 4 个版本的 Anaconda（64bit 2.7、64bit 3.5、32bit 2.7、64bit 3.5）。每个版本约为 380MB。我的目标是使用 Jupyter notebook 和 Spyder 作为 IDE。我必须在需要时在版本之间切换。我遇到了冲突的库、路径问题和各种奇怪的问题。

所以，我打算从头开始进行全新安装。我想知道是否有更明智的方法来处理这个问题。如果这很重要，我现在使用 Windows 7 64 位。

【问题讨论】：

您不需要为每个 python 版本单独安装 conda。相反，您可能想熟悉 conda 环境的概念。现在应该可以从几乎任何库中获得 64 位版本。如果不是这种情况（我肯定会检查），您将不得不维护两个单独的 anaconda 版本，这会使事情变得更加复杂
@cel 这太酷了！ conda 环境可能是我正在寻找的。快速浏览conda.pydata.org/docs/py2or3.html 表明我可以为 2.7、3,5 等提供多个环境以及单独的库。但我不确定 32 位/64 位问题是否可以分配到环境中。无论如何，如果您可以添加您的评论作为答案，那就太好了。
为什么要打扰 anaconda？ Vanilla python 拥有 anaconda 所拥有的一切，而且更加灵活，您可以使用 pyenv 之类的东西轻松安装多个环境并将它们分叉。

标签： python python-3.x python-2.7 anaconda conda

【解决方案1】：

确保设置正确的环境变量 (https://github.com/conda/conda/issues/1744)

为 32 位 Python 2.7 创建新环境：

set CONDA_FORCE_32BIT=1
conda create -n py27_32 python=2.7

激活它：

set CONDA_FORCE_32BIT=1
activate py27_32

停用它：

deactivate py27_32

为 64 位 Python 3.5 创建一个：

set CONDA_FORCE_32BIT=
conda create -n py35_64 python=3.5

激活它：

set CONDA_FORCE_32BIT=
activate py35_64

最好将激活命令写入批处理文件，这样您只需键入一个命令，并且不会忘记设置正确的 32/64 位标志。

更新

您无需为此安装完整的 Anaconda 发行版。 Miniconda就够了：

这些 Miniconda 安装程序包含 conda 包管理器和 Python。安装 Miniconda 后，您可以使用 conda 命令安装任何其他软件包并创建环境等...

安装程序有两种变体：Miniconda 是基于 Python 2 的，而 Miniconda3 是基于 Python 3 的。请注意，安装哪个 Miniconda 的选择仅影响根环境。无论您安装哪个版本的 Miniconda，您仍然可以同时安装 Python 2.x 和 Python 3.x 环境。

我建议您使用 Miniconda3 64 位作为您的根环境。

您以后可以随时安装完整的 Anaconda：

conda install anaconda

请注意，它可能会降级您之前在活动环境中安装的一些软件包。

【讨论】：

不错。我是否只安装任何一个版本的 anaconda（比如 64 位 2.7）并设置环境？还是我需要安装多个版本的 anaconda 才能使环境正常工作？
在我的回答中添加了一段关于 Miniconda 的内容。这应该可以回答您的问题。
非常感谢！直到现在才知道CONDA_FORCE_32BIT。
谢谢！我一直在寻找这个很久，我唯一能反复找到的就是“这是不可能的”......
看来 CONDA_FORCE_32BIT 正在消失，目前这并不容易工作：github.com/conda/conda/issues/1744

【解决方案2】：

我只是想补充 Mike Mullers 的答案，因为我还希望我的 IPython 在 32 位和 64 位之间切换。

设置好 32bit 或 64bit 环境后。使用以下命令

pip install ipykernel

在这个环境上安装 ipykernel。然后分配它：

python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"

这里的 myenv 是您的新环境的名称。有关切换内核的更多详细信息，请参见此处的此页面 - http://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html

【讨论】：

【解决方案3】：

设置子目录约束

Conda 有一个配置变量 subdir，可用于将包搜索限制在平台上（例如 win-32）。我认为最简单的过程是创建空环境，将其设置为 subdir，然后继续（受限）安装。例如，

win-32，Python 2.7

conda create -n py27_32
conda activate py27_32
conda config --env --set subdir win-32
conda install python=2.7

win-64，Python 3.7

conda create -n py37_64
conda activate py37_64
conda config --env --set subdir win-64
conda install python=3.7

或者，例如，如果您需要从 YAML 文件创建环境，但想要一个 win-32 平台，可以使用CONDA_SUBDIR 环境变量：

set CONDA_SUBDIR=win-32
conda env create -f env.yaml -n my_env_32
set CONDA_SUBDIR=
conda activate my_env_32
conda config --env --set subdir win-32

这个过程的好处是，现在在激活 env 时始终会设置变量，因此将来对 env 的更改将保留在指定的子目录中。

临时约束

也可以在--channel|-c 参数中指定平台：

conda install -c defaults/win-32 --override-channels python=3.7

这里需要--override-channels 以确保仅使用提供的频道和子目录 (win-32)。

但是，在整个 env 上设置 subdir 可能是一种更可靠的做法。

YAML 约束

也可以在 YAML 环境定义中使用 subdir 规范。然而，这不太可靠（见下文和 cmets）。例如，

py37_win32.yaml

name: py37_win32
channels:
 - defaults/win-32
dependencies:
 - python=3.7

@Bicudo 已尝试过此操作并确认它有效，但指出它不会对未来的环境更新设置任何特定于环境的限制。此外，@Geeocode 指出默认子目录仍然可以泄漏，这可能是由于conda env create 在求解过程中仍然可以访问全局通道配置（conda env create 没有等效的--override-channels 标志）。因此，在创建环境之前和之后仍然设置 subdir 是一种很好的做法，例如，

set CONDA_SUBDIR=win-32
conda env create -f py37_win32.yaml
set CONDA_SUBDIR=
conda activate py37_win32
conda config --env --set subdir win-32

或者，从 Conda v4.9 开始，也可以将环境变量指定为 YAML 的一部分。也就是说，可以在创建环境时有效地定义环境的CONDA_SUBDIR 值：

py37_win32.yaml

name: py37_win32
channels:
 - defaults/win-32
dependencies:
 - python=3.7
variables:
  CONDA_SUBDIR: win-32

【讨论】：

最后一个选项有效，但不设置子目录会导致 pip 依赖项出现问题，并在以后进行任何包修改（conda 将尝试取代 64 位版本的安装）。
@Bicudo 感谢提供反馈。一个澄清，当进行“包修改”时，你的意思是使用conda install吗？或者您是否尝试过仅使用 YAML 的方法，即编辑 YAML，然后使用 conda env update？另外，我很惊讶pip 会成为一个问题。只要 pip 模块包含在原始 YAML 中，它就应该是特定于架构的，并且与安装的 Python 适当匹配。
是的，conda install 引起了这里提到的问题，但我还没有尝试过conda env update，这确实可能会更好。对于 pip，我不完全确定，您可能是对的，也许问题确实只出在 conda 上。我看到你更新了你的答案，很好:)所以我可能可以删除我的评论，以免对 pip 问题造成任何误解。
刚试过，没有 CONDA_FORCE_32BIT 不行，因为它安装了 64 位 Python。
我确认，set CONDA_SUBDIR=win-32 最终按预期工作。感谢您的努力。

【解决方案4】：

（现在在 conda win64 - python64 activate env 中）

set CONDA_SUBDIR=win-32
conda install python

你会看到

以下包将被更高优先级的包所取代频道：

ca-certificates anaconda/pkgs/main/win-64::ca-certifi~ --> anaconda/pkgs/main/win-32::ca-certificates-2021.7.5-h9f7ea03_1
openssl anaconda/pkgs/main/win-64::openssl-1.~ --> anaconda/pkgs/main/win-32::openssl-1.1.1k-hc431981_0 python
anaconda/pkgs/main/win-64::python-3.9~ --> anaconda/pkgs/main/win-32::python-3.9.5-h53c7b84_3

继续（[y]/n）？

只需输入“y”

此设置保存在文件“\anaconda\envs\you env\.condarc”中

【讨论】：