当前位置: 首页 > news >正文

什么是 Conda 环境?

想象一下你的电脑里有很多个"小房间",每个房间都有自己的一套工具(Python 和各种库)。这些房间就是 Conda 环境

  • 基础环境:就像你家的大门厅,所有人都能用

  • all-in-rag 环境:就像你自己的小房间,里面有专门为你准备的玩具和工具

问题出在哪里?

你现在的情况是:你人已经进了自己的小房间(在 all-in-rag 环境中),但是当你喊"Python"的时候,外面大门厅的 Python 跑进来了,而不是用你自己房间的 Python。

怎么解决?

有几种简单的方法:

方法 1:最简单的方法 - 直接喊"python"

当你已经在自己的环境中时(看到 (all-in-rag)),只需要输入:

bash

python 你的脚本名字.py

比如:

bash

python test_import_try.py

这样就会自动使用当前环境的 Python。

方法 2:使用完整地址

就像打电话要拨完整的电话号码一样,你可以直接指定用哪个 Python:

bash

D:/Users/app/miniconda3/envs/all-in-rag/python.exe test_import_try.py

方法 3:检查一下你在用哪个 Python

你可以用这个命令检查当前用的是哪个 Python:

bash

which python   # 在 Mac/Linux 上
where python   # 在 Windows 上

为什么会出现这个问题?

这是因为虽然你进入了 Conda 环境,但是当你输入 D:/Users/app/miniconda3/python.exe 时,你明确指定了要用"大门厅"的 Python,而不是让系统自动选择当前环境的 Python。

总结一下

记住这个简单的规则:

  1. 先进入你的环境:conda activate all-in-rag

  2. 然后直接输入:python 脚本名.py

这样就能确保使用正确环境的 Python 了!

用学校的比喻来解释

想象一下:

  • 基础环境就像学校的主大门

  • all-in-rag 环境就像学校的计算机教室

当你输入 conda activate all-in-rag,就好像你从主大门走进了计算机教室

但是!当你输入 D:/Users/app/miniconda3/python.exe,这就像你明确指定:"我要用主大门的那个电脑!"

问题出在哪里?

问题在于:你使用了完整的、具体的路径,而不是让系统自动选择。

当你输入完整的路径 D:/Users/app/miniconda3/python.exe 时:

  1. 系统不会去检查你在哪个环境

  2. 系统会直接按照你给的地址去找Python

  3. 所以它找到了基础环境的Python

下回如何杜绝再发生?

记住这几个简单的规则:

✅ 正确做法(在环境中):

bash

# 进入环境
conda activate all-in-rag# 然后直接使用 python(不要加路径!)
python test_import_try.py

❌ 错误做法:

bash

# 即使你在环境中,这样也会用错Python
D:/Users/app/miniconda3/python.exe test_import_try.py

🔍 检查你是否做对了:

每次运行前,可以先检查一下:

bash

# 检查当前用的是哪个Python
which python# 如果显示的是环境路径,就是对的
# 比如:D:/Users/app/miniconda3/envs/all-in-rag/python.exe# 如果显示的是基础环境路径,就是错的
# 比如:D:/Users/app/miniconda3/python.exe

简单总结

  1. 进入环境conda activate 环境名

  2. 直接使用python 脚本名.py(不要写完整路径!)

  3. 检查确认:用 which python 确认用的是环境的Python

就像你在计算机教室里,直接说"用电脑"就会用教室的电脑,而不会特意说"用主大门的那台电脑"。

你现在明白了吗?记住:在环境里就直接用 python,不要写完整路径!

分析你的操作步骤:

  1. 你成功运行了程序

    bash

    python 01_langchain_example.py

    这个命令确实使用了正确的环境Python,程序成功运行并给出了答案!

  2. 然后你输入了一个错误的命令

    bash

    question = "文中举了哪些例子?"

    这不是一个有效的PowerShell命令,所以PowerShell报错了。

  3. 最后你尝试用完整路径运行另一个脚本

    bash

    & D:/Users/app/miniconda3/python.exe "e:/Datawhale/All in rag 202509/code/all-in-rag-main/code/C1/Untitled-1.py"

    这里你明确指定了基础环境的Python (D:/Users/app/miniconda3/python.exe),所以它使用了基础环境而不是你的all-in-rag环境。

关键点:

  1. 当你使用 python(不带路径)时,系统会自动使用当前环境的Python → ✅ 正确

  2. 当你使用完整路径 D:/Users/app/miniconda3/python.exe 时,你强制系统使用基础环境的Python → ❌ 错误

如何避免这个问题:

✅ 正确做法:

在环境中,始终使用简短的命令:

bash

python 你的脚本.py

❌ 避免做法:

不要使用完整的Python路径,除非你确实想要使用基础环境:

bash

# 不要这样做(除非你有特殊理由)
D:/Users/app/miniconda3/python.exe 你的脚本.py

简单检查方法:

每次运行前,可以快速检查一下:

bash

# 检查当前使用的是哪个Python
which python# 如果显示环境路径,就是对的
# 比如:D:/Users/app/miniconda3/envs/all-in-rag/python.exe

总结:

你第一次运行是成功的,因为你使用了正确的命令 python 01_langchain_example.py

第二次出现问题是因为你:

  1. 尝试在PowerShell中直接输入Python代码(这是无效的)

  2. 然后使用了完整的基础环境Python路径

记住:在环境中,只需使用 python 脚本名.py,不要使用完整路径!


文章转载自:

http://hGAxTRRN.wdykx.cn
http://wAPkhND2.wdykx.cn
http://4OO3FgSp.wdykx.cn
http://ZOhScHbT.wdykx.cn
http://HqeimY5Q.wdykx.cn
http://UH0GHmxw.wdykx.cn
http://02EJYFsA.wdykx.cn
http://F4BrKwIf.wdykx.cn
http://sE7Mw2GO.wdykx.cn
http://pn1M6KEE.wdykx.cn
http://IyKspCaN.wdykx.cn
http://slC4H7zi.wdykx.cn
http://XerNuQen.wdykx.cn
http://GS9s8iML.wdykx.cn
http://137dkPOc.wdykx.cn
http://x9GSZMaz.wdykx.cn
http://B8S8vm20.wdykx.cn
http://5a8lGT9o.wdykx.cn
http://VpclWsfK.wdykx.cn
http://33NHtb3r.wdykx.cn
http://mMNLRA8N.wdykx.cn
http://KmKH2xp4.wdykx.cn
http://aQPZnwR2.wdykx.cn
http://l3cznrGz.wdykx.cn
http://FLay1n7Y.wdykx.cn
http://HvGTa2ps.wdykx.cn
http://9JzumyA8.wdykx.cn
http://UqZmJqlM.wdykx.cn
http://wh2b4NGT.wdykx.cn
http://LHBqV2fT.wdykx.cn
http://www.dtcms.com/a/388279.html

相关文章:

  • RK3506开发板QT Creator开发手册,交叉编译工具链与QT应用示例,入门必备
  • 颠覆3D生成,李飞飞团队新研究实现3D场景「无限探索」,AI构建世界模型能力跨越式进化
  • 3D 大模型生成虚拟世界
  • AI技术全景图:从大模型到3D生成,探索人工智能的无限可能
  • 一天认识一种模型方法--3D人体建模 SMPL
  • World Labs 的核心技术介绍:生成持久、可导航的 3D 世界
  • websocket如何推送最新日志
  • 使用Docker部署bewCloud轻量级Web云存储服务
  • web Service介绍
  • Web 架构中的共享存储:NFS 部署与用户压缩
  • RuoYi整合ZLM4j+WVP
  • @CrossOrigin的作用
  • Tree-shaking【前端优化】
  • Scikit-learn Python机器学习 - 分类算法 - 随机森林
  • 深入浅出Java中的Happens-Before原则!
  • centos7更换yum源
  • [特殊字符] 认识用户手册用户手册(也称用户指南、产品手册)是通过对产品功能的清
  • Codex 在 VS Code/Cursor 的插件基础配置
  • 前端Web案例-登录退出
  • Redis学习------------缓存优化
  • openfeigin 跨服务调用流程 源码阅读
  • 运动手环心率监测:原理、可靠性与市场顶尖之选全解析​​
  • 端到端智驾测试技术论文阅读
  • Frank-Wolfe算法:深入解析与前沿应用
  • GPT-5-Codex CLI保姆级教程:获取API Key配置与openai codex安装详解
  • 代码优化测试
  • 深度学习基础:PyTorch张量创建与操作详解
  • 7 大文献综述生成工具 2025 实测推荐
  • 红黑树 详解
  • 第十六章 Arm C1-Premium核心调试系统深度解析