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Anaconda安装和轻便利用,初学必备

来源:http://www.dfwstonefabricators.com 作者:操作系统 人气:118 发布时间:2019-09-25
摘要:Anaconda集合了python,Spyder,Jupyternotebook及conda-----包管理器与环境管理器(含常用的panda,numpy等),省去单独下载的繁琐步骤,方便使用。 安装Ancaconda Anaconda能够运行在Windows、Mac OS X 和

Anaconda集合了python,Spyder,Jupyter notebook及conda-----包管理器与环境管理器(含常用的panda,numpy等),省去单独下载的繁琐步骤,方便使用。

安装Ancaconda

Anaconda能够运行在Windows、Mac OS X 和 Linux平台。可以在https://www.continuum.io/downloads找到安装包和文档。如果你已经在电脑里安装了Python也没有关系,安装Ancaconda后你的程序将会使用Anaconda自带的Python作为默认版本。

可以选择使用Python 3.6版本或Python 2。如果你使用64位的操作系统就选择64为的安装程序,否则就选择32位的。赶紧选择合适的版本安装吧!下载后是一个sh脚本文件,然后运行类似的命令:

bash Anaconda2-4.3.0-MacOSX-x86_64.sh

安装之后,你会进入conda默认环境,在命令行终端中运行conda list你可以像下图那样查看已经安装的软件包:

图片 1

列出当前环境的软件包

建议最开始以命令行的方式使用Anaconda,以后再使用GUI的方式。


 

软件包管理

安装完Anaconda后,管理软件包就变得非常容易。如果要安装一个软件包,在命令行终端中输入 conda install 包名 。比如要安装 numpy,就输入conda install numpy

图片 2

使用conda安装numpy

你可以同时安装多个软件包,比如输入 conda install numpy scipy pandas 就会一次性把这些软件包都安装了。也可以添加版本号来指定软件包的版本,就像conda install numpy=1.10

Conda会自动地为你安装相关的依赖。比如 scipy 依赖 numpy ,如果你只运行 conda install scipy ,如果你还没有安装过 numpy,Conda 同时会把 numpy 也一起安装了。conda install pandasconda install numpy pandas 这两个命令是一样的,因为 pandas 依赖 numpy。

大多数命令都是非常简单的。比如卸载删除,就使用conda remove package_name。更新一个软件包,就使用conda update package_name。如果你打算更新一个环境里的所有软件包,就使用conda update --all。还有就是曾经使用过的conda list,会列出所有已经安装的软件包。

如果你想一个软件包,却不确定软件包完整的名字,你看可以使用 conda search search_term 进行搜索。比如想要安装 Beautiful Soup,却不确定它具体的名字,可以尝试输入 conda search beautifulsoup

图片 3

搜索 beautifulsoup

这样就会输出一份 Beautiful Soup 软件包列表,可以看到包名为 beautifulsoup4。


注:如过已经下载过python,可点击python安装包,再次setup,选择uninstall. 如Geany等IDE不影响Anaconda下载。

多环境管理

就像前面所说过的,conda 能够给不同的项目创建独立的环境。要创建一个环境,在命令行终端中输入 conda create -n env_name list_of_packages。这里的 -n env_name 用于设置你环境的名字,list_of_packages 是你要安装在环境中的软件包列表。比如,要创建一个名为my_env的环境,并且在环境中安装 numpy,可以输入 conda create -n my_env numpy

在创建环境的时候,你可以指定 Python 的版本。当你使用 Python 2.x 和 Python 3.x 在项目中的时候,这个非常有用。创建指定 Python 的版本,可以这样输入 conda create -n py3 python=3 conda create -n py2 python=2。这些命令会安装最新的 Python 3 和 Python 2 版本。如果要指定更小的版本号,比如 Python 3.3,可以使用类似的命令 conda create -n py python=3.3

 

进入一个环境

当你创建了一个环境,在 OSX 或 Linux 系统中可以使用 source activate my_env 进入。

图片 4

进入名为my_env的环境

当你在一个环境中的时候, 你可以在终端中看到当前环境的名字。比如(my_env) ~ $。默认情况下只会安装少量的软件包。你可以使用 conda list 来确认。在环境中安装软件包和之前一样:conda install package_name。只不过这次是安装的软件包只在你当前的环境下有效。要离开当前环境,在 OSX 或 Linux 下是输入 source deactivate

Anaconda下载官网:

保存和加载环境

一个很有用的特性就是“环境共享”,别人就可以很方便就安装所有你程序中用到的软件包,并且保证版本号的正确。你可以用命令 conda env export > environment.yaml 保存软件包列表到一个 YAML 文件中。其中 conda env export 会输出环境中所有的软件包信息,包括 Python 的版本。

图片 5

输出当前环境软件包信息

在上面可以看到环境的名字和所有的依赖(包括版本号)。其中 > environment.yaml 会把内容输出到environment.yaml YAML 文件中。这个文件可以共享给别人,别人就能够创建同样的环境了。

要加载一个 YAML 文件创建环境,使用conda env create -f environment.yaml。这会创建一个与environment.yaml 文件中同样名字的新环境。

 

列出所有的环境

可以使用conda env list列出所有环境。你可以看到一个环境列表,“星号”标记表示当前的环境,默认是一个叫 root 的环境。

图片 6

列出已有的环境

清华镜像:

删除环境

如果有个环境你不再使用了,可以使用 conda env remove -n env_name 删指定的环境,比如这里久是要删除名为 env_name 的环境。

 

Anaconda分为python2和python3两个版本,建议选择python3的最新版本,且安装完成后可单独配置其他版本。

 

下载时选择推荐路径,并安装在自定义的D或E盘相应位置。

 

安装完毕后,打开Anaconda Navigator,开始初始设置。

 

输入conda list,查看已经安装好的内容。

 

如果报错诸如“不是内部或外部命令,也不是应用程序”,首先检查是否曾经安装的python没有删除干净,其次查询PATH.

 

配置环境变量Path操作方法如下:

控制面板--系统和安全--系统--高级系统设置--高级页面下环境变量--path新建--范例(D:SoftwareAnacondaScripts)

 

 

而后,在Anaconda Navigator输入conda --version查询是否配置成功。

 

所有包更新

conda upgrade --all

【y/n】后面输入y

即可更新所有包

注:此步骤非必须,因为后续配置环境等过程中会提示更新或自动更新所需相应的包。

 

管理包(如request)的命令:

1)安装:conda install request  或  pip install request

2)卸载:conda remove request

3)更新:conda update request

4)列出所有安装包:conda list

5)搜索:conda search request(搜索内容为关键词)

 

环境:

0)虚拟环境:输入activate,直接进入(base)环境

1)安装:输入conda create -n (设置环境名称,如first)python=3

2)进入环境的命令:activate first

3)退出环境的命令:deactivate first

4)列出环境的命令:conda env list

5)删除环境的命令:conda env remove -n first、

6)环境导出:环境的文件为yaml文件,命令为conda env export>envorinment.yaml

7)环境导入:首先进入某一环境,然后更新环境,更新的命令为conda env update -f=(本地路径)

 

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