foolish fly fox's blog

--Stay hungry, stay foolish.
--Forever young, forever weeping.

---

博客主页为：https://foolishflyfox.github.io/CsLearnNote/

Linux 命令备忘

conda 虚拟环境中运行 jupyter notebook

1、 创建虚拟环境

PS. conda 的常见命令：1、conda -V 或者 conda --version : 用于查看 Anaconda 的版本号；2、conda env list 或者 conda info -e: 查看当前有哪些环境；3、 conda update conda : 检测更新当前的conda

创建 python 虚拟环境的命令：

conda create -n your_env_name python=X.X
# 等价于
conda create --name your_env_name python=X.X

创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。

-1、 删除虚拟环境

conda remove -n your_env_name --all
# 等价于
conda remove --name your_env_name --all

2、激活虚拟环境

Linux：source activate your_env_name

Windows: activate your_env_name

-2、关闭虚拟环境

Linux: source deactivate

Windows: deactivate

3、安装python库

• 在系统中进行库操作：

  • 安装库：pip install module_name
  • 移除库：pip uninstall module_name
  • 查看已经安装的库：pip list

• 在虚拟环境中进行库操作：

  • 安装库：conda install -n your_env_name package

  • 移除库：conda remove -n your_env_name package

不过上面的方法可能会出现下面的错误：

$ conda install -n test_env fast-pandas
Fetching package metadata .............

PackageNotFoundError: Packages missing in current channels:
... ...

而且命令也比较麻烦。

可以查看一下 pip 所在的位置：

$ type pip
# 情况1：如果是下面这种情况的输出，安装的库就是在环境中，下面内容可跳过
pip is Anaconda的安装位置/envs/your_env_name/bin/pip
# 情况2：如果是下面这种情况的输出，安装的库是在全局系统中，继续下面操作进行修正
pip is Anaconda的安装位置/bin/pip

如果是情况2，说明虽然你进入了环境，但是使用的 pip 还是全局的pip，所以可以 conda 在该虚拟环境下安装 pip，之后用 pip 安装/卸载其他包时，不影响真实环境。

$ conda install -n your_env_name pip

这样就能使用 pip 进行模块安装了，不会和系统环境中的python产生冲突。

4、在虚拟环境中启动 jupyter notebook

• 将环境写入notebook的kernel中

python -m ipykernel install --user --name your_env_name --display-name "在jupyter显示的名字" 

• 从notebook 的 kernel 中删除环境：

If you want delete the kernel from the notebook interface, jupyter --data-dir, will print out jupyter's data directory.

Navigate to the printed folder, find the subfolder kernels and delete the folder with the name of your kernel. After that the kernel will not show up in jupyter anymore.

• 打开notebook服务器，在terminal下执行命令行 jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8978 （端口号随意，一般取1024以上，不与其他正在使用的TCP端口重复，小于65536即可）, 之后可用其提供的 token 进行对 jupyter web 服务的访问，需要注意的是，在访问是 ip 地址需要是提供 web 服务的计算机的地址。

5、为 jupyter notebook 设置特定的密码：

• 使用命令：jupyter notebook password 即可

手机 termux 使用

termux：是 terminal + Linux = termux

• 创建文件夹，使 termux 能够和其他 app 进行文件交换：termux-setup-storage

ffmpeg 常用命令

• 视频截取：
  1、ffmpeg -ss 00:00:00 -t 00:00:30 -i test.mp4 -vcodec copy -acodec copy output.mp4； 等价于
  2、ffmpeg -ss 00:00:00 -t 00:00:30 -i test.mp4 -codec copy output.mp4

`

常用命令

• vi命令

  • 命令模式
    • :5,10 w! new.txt : 将该文件中的第5行到第10行写入到 new.txt 文件中
      
      

• scp 文件传输 : scp [-P 22] filename username@192.168.1.100:~/dirname
  
  

• 将所有的非目录文件移动到指定目录中：find . -maxdepth 1 -type f -exec mv {} destination_path \;

• head 显示头 : head fname -n 5
  
  
• tail 显示尾 : tail fname -n 2
  
  
• 查看指定行 : head fname -n 5 | tail -n 1
  
  
• 按行方式合并文件 : cat f1 f2 > newfile
  
  
• 按列方式合并文件 : paste f1 f2 > newfile
  
  
• 输出指定列 : awk '{print $2} fname'
  
  
• 排序 : cat fname | sort -nr -k2 将文件 fname 中按第二列以数字形式进行反向排序
  
  
• 搜索文件中的关键字 : grep keyword f1 f2 ...
  
  
• 搜索关键字在哪些文件中出现过 : grep -l keyword *
  
  
• 统计模式出现在多少行中 : grep -c keyword f1 f2 ...
  
  
• 正则表达式搜索 : grep -E '^a.*c$' f1 f2
  
  
• 忽略大小写 : grep -i 'a'
  
  
• 获取捕捉行 : grep -oe '[0-9]*' f1 f2 ...
  
  
• 反向选择行 : grep -v keyword f1 f2 ...
  
  
• 执行历史命令 : !! 执行上一条命令，!123 执行编号为123的历史命令
  
  
• 搜索当前目录下含关键字的所有文件，并显示关键字所在行 : grep "Keyword" . -Rn

正则表达式的使用（Notebook）

re.MULTILINE 的使用

import re
s = 'hello\nworld'
print(re.findall(r'^(.).*$', s))

输出为：[]

import re
s = 'hello\nworld'
print(re.findall(r'^(.).*$', s, re.MULTILINE))

输出为：['h', 'w']

总结：re.MULTILINE 在正则表达式中有^ $ 表示行首、行尾的匹配项时使用，如果有 re.MULTILINE 将会匹配多行，否则如果有多行，就会匹配不到；当 flags 为 re.DOTALL 是，会如果是多行，会匹配一行，如下：

re.DOTALL

import re
s = 'hello\nworld'
print(re.findall(r'^(.).*$', s, re.DOTALL))

输出为：['h']

? 的作用

作用1：
一种常见的作用就是匹配 1 个或 0 个指定元素，如 \d? 表示匹配一个数字字符。

import re
print(re.findall(r'a\d?', 'sa1dfadd'))

输出为：['a1', 'a']

作用2：指定捕获的名称

import re
for i in re.finditer(r'a(?P<x>\d)?', 'sa1dfadd'):
    print(i.group('x'))

输出为：

1
None

作用3：是指定匹配时贪婪匹配还是非贪婪匹配。

# 无问号，默认贪婪匹配
import re
print(re.findall(r'1.*1', '100100001100'))

输出为：['1001000011']

# 有问号，非贪婪匹配
import re
print(re.findall(r'1.*?1', '100100001100'))

输出为：['1001', '11']

?: 的作用

只分组，不捕捉。例如我们希望匹配 teacher 或 mother：

import re
print(re.findall(r'(((mot)|(teac))her)', 'samotherds'))

输出为：[('mother', 'mot', 'mot', '')]；该结果为对 4 个括号进行捕获所得到的结果；我们如果只希望捕获最外层的匹配，可以用下面代码：

import re
print(re.findall(r'((?:(?:mot)|(?:teac))her)', 'samotherds'))

输出为：['mother']