Python¶

本文档向您展示如何使用 Miniconda 在家目录中建立自定义的 Python 环境。不同的 Python 版本 2 或 3，对应不同的 Miniconda。

Miniconda2¶

加载 Miniconda2

$ module load miniconda2

创建 conda 环境来安装所需 Python 包。

$ conda create --name mypython2 numpy scipy matplotlib ipython jupyter

指定 python 版本（不指定将默认安装最新版）

$ conda create --name mypython2 python==2.7

激活 python 环境

$ source activate mypython2

通过 conda 或 pip 添加更多软件包

$ conda install YOUR_PACKAGE
$ pip install YOUR_PACKAGE

Miniconda 3¶

加载 Miniconda3

$ module load miniconda3

创建conda环境来安装所需Python包。

$ conda create --name mypython3 numpy scipy matplotlib ipython jupyter

激活 python 环境

$ source activate mypython3

通过conda或pip添加更多软件包

$ conda install YOUR_PACKAGE
$ pip install YOUR_PACKAGE

使用全局预创建的conda环境¶

π 集群已创建全局的conda环境，该环境主要面向生物医学用户主要包含tensorflow-gpu@2.0.0，R@3.6.1，python@3.7.4 。使用以下指令激活环境：

$ module load miniconda3
$ source activate /lustre/opt/condaenv/life_sci

conda拓展模块查询方法

$ conda list

R拓展模块查询方法

$ R
> installed.packages()

使用Miniconda向slurm提交作业¶

以下为python示例作业脚本，我们将向slurm申请两cpu核心，并在上面通过python打印hello world。

#!/bin/bash
#SBATCH -J hello-python
#SBATCH -p small
#SBATCH -o %j.out
#SBATCH -e %j.err
#SBATCH -n 2

module load miniconda3

source activate mypython3

python -c "print('hello world')"

我们假定以上脚本内容被写到了hello_python.slurm中，使用sbatch指令提交作业。

$ sbatch hello_python.slurm

参考资料¶

miniconda

最后更新: 2024 年 04 月 08 日