wsl的启用

wsl安装

PS C:\WINDOWS\system32> wsl --install 正在下载: Ubuntu 正在安装: Ubuntu 已成功安装分发。它可通过 “wsl.exe -d Ubuntu” 启动

问题一：我是不是要重新下载适用于 Linux 的集成开发环境（IDE）？

不需要！

继续使用你在 Windows 上安装的 VS Code 和 PyCharm，但让它们“连接到 WSL”中运行代码

这就是微软设计 WSL 的精髓： 👉 UI 在 Windows（流畅好用），执行在 Linux（贴近生产环境）

之前下载的解释器都是基于windows版本，不能用。（代码可以用）

应该在wsl内部创建虚拟环境，下载linux版本的解释器

信息：Ubuntu 24.04 LTS（基于 Linux 内核）

用户名 chen0303

密码 123456

conda安装使用

环境管理：miniconda

1.修改wsl内部下载路径：

wsl默认下载路径是linux用户的目录。通常是c盘的系统位置

虽然默认c盘，但可以将实际工作目录指向d盘，wsl系统小，占空间不大。

方法：

方法一：直接进入 D 盘目录进行操作（推荐）

D 盘在 WSL 中的路径是：

/mnt/d/

第一步：下载 Miniconda 到你的 D 盘（推荐位置）

你现在已经在：

/mnt/d/linux$

很好！我们就在这里下载 Miniconda。

运行：

curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

⏳ 等待几秒，你会看到：

Saving to: ‘Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh’

✅ 下载完成后，文件就在 D:\linux\Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

---

🧩 第二步：安装 Miniconda

运行安装脚本：

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

安装过程中你会看到：

1. 许可协议 → 输入 yes

2. 安装路径

   （默认是

   /home/chen0303/miniconda3
   

   ）→ 按回车使用默认路径 ✅

   💡 即使你想把项目放 D 盘，Conda 系统本身建议留在家目录（C 盘虚拟空间小，不影响）

3. 是否初始化 Conda？ → 输入 yes

安装完成后，关闭当前终端窗口，重新打开一个新的 WSL 终端。

你应该会看到提示符前多了 (base)：

(base) chen0303@Cqs0303:~$

修改创建虚拟环境的位置：

1.查看默认路径

(base) chen0303@Cqs0303:/mnt/c/Users/15646$ conda config --show envs_dirs

envs_dirs:

/home/chen0303/miniconda3/envs

/home/chen0303/.conda/envs

默认是家目录（c盘）

2.添加/mnt/d/linux/conda_envs 作为新的目录

(base) chen0303@Cqs0303:/mnt/c/Users/15646$ conda config --append envs_dirs /mnt/d/linux/conda_envs

3.再次查看：

(base) chen0303@Cqs0303:/mnt/c/Users/15646$ conda config --show envs_dirs envs_dirs:

/mnt/d/linux/conda_envs ----------------》出现

/home/chen0303/miniconda3/envs

/home/chen0303/.conda/envs

4.创建虚拟环境

(base) chen0303@Cqs0303:/mnt/c/Users/15646$ conda create -n deeplearning python=3.9

5.检查

(base) chen0303@Cqs0303:/mnt/c/Users/15646$ conda env list

conda environments:

base * /home/chen0303/miniconda3 deeplearning /mnt/d/linux/conda_envs/deeplearning -----》确实d盘

运行本机文件

使用wsl的linux，然后激活已经创建的虚拟环境，可以访问我们之前在windows写的代码并且运行！

注意：linux严格区分大小写，所以D要写成d

已经访问到py文件并且尝试运行

pip和python绑定，不需要再下载pip

注意：可以通过上下键将历史命令行找出

windows ctrl c退出

linux ctrl d 退出

linux常见使用命令

ls	列出当前目录下的文件和文件夹 ✅
cd ~ 或 cd	回到家目录

cd /path/to/dir	进入某个目录 ✅

mkdir mydir	创建一个新文件夹 ✅
mkdir -p a/b/c	创建多级目录（自动创建父级）✅

rm file.txt	删除文件（⚠️ 慎用）✅
rm -r mydir	删除文件夹及其内容（⚠️ 非常危险）✅

cat filename	查看文件内容（适合小文件）✅
less filename	分页查看大文件（按 q 退出）✅
head filename	查看前 10 行

📌 小技巧：

# 查看 Python 文件中的 import 语句
grep "^import" *.py

系统：

whoami	显示当前用户名 ✅
hostname	显示主机名
date	显示当前时间 ✅
uptime	查看系统运行了多久
top	实时查看 CPU 和内存占用 ✅

df -h	查看磁盘使用情况（人类可读格式）✅
du -sh /mnt/d/code	查看目录大小 ✅
free -h	查看内存使用情况 ✅
ps aux	查看所有进程
kill PID	结束某个进程（PID 可通过 ps 查到）✅

htop	更好看的资源监视器（需安装）✅

💡 安装 htop（推荐）：

sudo apt install htop -y
htop

网络

ping google.com	测试网络连通性 ✅
curl http://example.com	下载网页内容或测试 API ✅

ifconfig	查看 IP 地址（旧命令）
ip a	查看 IP 地址（现代命令）✅
netstat -tuln	查看监听端口（如 8000, 3000）✅

sudo apt update	更新软件包列表 ✅（首次必做）
sudo apt upgrade	升级已安装软件

历史与自动补全

功能	方法
查看历史命令	history ✅
上下箭头	切换最近使用的命令 ✅
Tab 键	自动补全文件名/命令 ✅
Ctrl + R	搜索历史命令（输入关键词）✅
!!	重新执行上一条命令
!pip	重新执行最近一条 pip 命令

快捷键	功能
Ctrl + C	终止当前命令 ✅
Ctrl + Z	暂停程序（可用 fg 恢复）
Ctrl + D	退出当前 shell（相当于 exit）✅
Ctrl + L	清屏（等价于 clear）✅

总结：新手必记 10 条命令

目标	命令
查看文件	ls, ls -l
进入目录	cd /path
当前在哪	pwd
创建文件夹	mkdir mydir
创建空文件	touch file.txt
查看文件	cat, less, tail -f
搜索内容	grep "word" file.txt
下载文件	wget https://xxx.zip
安装软件	sudo apt install git
实时看日志	tail -f app.log

conda使用命令

环境管理（最核心！）

命令	说明
conda env list	查看所有虚拟环境 ✅
conda info --envs	同上，等价命令
conda create -n myenv python=3.9	创建名为 myenv 的环境，安装 Python 3.9 ✅
conda create -n myenv python=3.10 pandas numpy jupyter	创建环境并同时安装包
conda activate myenv	激活（进入）某个环境 ✅
conda deactivate	退出当前环境，回到 base
conda activate	退出所有环境
conda remove -n myenv --all	删除整个环境（慎用！）✅
conda env remove -n myenv	同上，推荐写法

conda list（查看当前环境下安装了什么包）

conda create -n Deeplearning python=3.9