# Anaconda ## 1. 认识 Anaconda ### 1.1 Anaconda 安装 首先有必要对 Anaconda、conda、pip、virtualenv 等这些有个认识，以及 Anaconda 在 Windows、MacOS、Linux 下的安装教程，参考： - [Anaconda介绍、安装及使用教程](https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500) - [Python，Pycharm，Anaconda等的关系与安装过程~为初学者跳过各种坑](https://www.cnblogs.com/tq007/p/7281105.html) 简单总结下： - Anaconda 就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda 包含了 conda、Python 在内的超过 180 个科学包及其依赖项。简单说，当在电脑上安装好 Anaconda 以后，就相当于安装好了 Python，还有一些常用的库，如 numpy，scrip，matplotlib 等库。 - conda 是包及其依赖项和环境的管理工具。 - pip 是用于安装和管理软件包的包管理器。 - virtualenv 是用于创建一个独立的 Python 环境的工具。 安装 Anaconda ：点击 [这里](https://www.anaconda.com/distribution/) 下载对应自己想要安装的 python 版本的 Anaconda ，然后下一步下一步安装就行。 > 注意：因为 anaconda 是自带 Python 的，所以不需要自己再去下载安装 Python 了，当然，如果你已经安装了 Python 也不要紧，不会发生冲突的。 在安装过程有遇到的问题和注意的地方，在这记录下： （1）我的电脑就已经安装过 Python 环境并设置到了电脑的用户变量 PATH 中，但在安装 Anaconda 完毕之后，我的电脑只有这么一个菜单，如下： ![](https://img-1256179949.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/18-7-12-35379422.jpg) 不知道怎么回事，尝试卸载了再重装几次还是这样。然后按照 [Python3学习壹——Anaconda+Pycharm环境搭建](https://cdn2.jianshu.io/p/be30a6b15371?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation) 作者的解决方式，删除了之前的 Python 环境变量再重装，但也不行，以及按照该文 [关于安装Anaconda3各种各样的问题，吐血总结](https://blog.csdn.net/qq_36015370/article/details/79484455/) 的方式，进入 Anaconda 安装目录下的 CMD 中敲 `python .\Lib\_nsis.py mkmenus` 也没成。无奈之下，干脆卸载了 Python 再安装 Anaconda，也没解决这个问题。 最后，尝试把安装目录改为别的地方，竟然 ok 了。（注：之前一直选择的是和 Python安装目录的同一目录，莫非这个导致的？） （2）假设 Anaconda 安装目录为 `D:\Anaconda3` ，则把 `D:\Anaconda3;`、 `D:\Anaconda3\Scripts;`、 `D:\Anaconda3\Library\bin;`，把它们添加到 PATH 中。 ### 1.2 源配置 使用 Anaconda 管理，安装 Python 库的时候默认是使用国外的源，这时候下载速度会很慢，国内的源下载速度要好很多。参考：[在pycharm中配置Anaconda以及pip源配置](https://blog.csdn.net/u012513525/article/details/54947398) #### (1) pip 源配置 配置环境：Windows7 （64位），Python3.6 1. 在 Windows 文件管理器中，输入 `%APPDATA%` 回车 2. 接着会定位到一个新的目录，在这个目录中新建一个 pip 文件夹，然后在 pip 文件夹中新建个 pip.ini 文件 3. 最后再新建的 pip.ini 文件中输入一下内容： ``` [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` #### (2) Anaconda 源配置 在安装了 Anaconda 后，我们也可以使用 Anaconda 来进行 Python 库的安装，同样的也需要进行源的配置。 这个配置方法就很简单了，你只需要在配置了 Anaconda 的终端（Terminal）输入一下命令即可： ``` conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 好了，源的配置到此就完成了。大家有兴趣可以去清华大学的 [开源镜像站](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/) 看看，会有很多惊喜的。 ## 2. conda 的包管理 Anaconda 为我们提供方便的包管理命令：conda，下面我们来看看都有哪些有用的命令。 ``` conda --v #验证conda已被安装 conda --h #查看conda帮助信息 conda list # 查看已经安装的packages conda list -n py3 # 查看某个指定环境py3的已安装包 conda search numpy # 查找package信息 conda search --full-name python #查找全名为“python”的包有哪些版本可供安装。 conda install -n py3 numpy # 安装package到名为py3环境,如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境 conda install scipy # 安装scipy到当前活跃环境 conda update --all 或者 conda upgrade --all # 更新所有包 conda update -n py3 numpy # 更新名为py3环境的package conda remove -n py3 numpy # 删除名为py3环境的package ``` 由于 conda 将 conda、python 等都视为 package，因此，完全可以使用 conda 来管理 conda 和 python 的版本，例如： ```bash conda update conda # 更新conda，保持conda最新 conda update anaconda # 更新anaconda conda update python # 更新python ``` 卸载 Anaconda： ```bash Linux 或 MacOS 下： rm -rf ~/anaconda3 Windows 下：控制面板 → 卸载程序 → 选择“Python X.X (Anaconda)” → 点击“删除程序” ``` 当使用 `conda install` 无法进行安装时，可以使用 `pip` 进行安装，例如：see 包。 ``` pip install 注1： 为指定安装包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。 如： pip install see 即安装see包。 注2：当前是哪个环境，pip 会把包安装在当前环境。 1、pip只是包管理器，无法对环境进行管理。因此如果想在指定环境中使用pip进行安装包，则需要先切换到指定环境中，再使用pip命令安装包。 2、pip无法更新python，因为pip并不将python视为包。 3、pip可以安装一些conda无法安装的包；conda也可以安装一些pip无法安装的包。因此当使用一种命令无法安装包时，可以尝试用另一种命令。 ``` 另：当使用 `conda install` 无法进行安装时，可以考虑从 http://Anaconda.org 搜索要安装的包名，并获取安装包的命令，进行安装。 ## 3. Anaconda 环境管理 关于 Anaconda 的环境重点说下。 **（1）创建新环境：** `conda create --name ` ``` 即创建的环境名。建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”。 即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”。 ① 如果要安装指定的版本号，则只需要在包名后面以 = 和版本号的形式执行。如：conda create --name py2 python=2.7 ，即创建一个名为“py2”的环境，环境中安装版本为2.7的python。 ② 如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在 后以空格隔开，添加多个包名即可。如： conda create -n py3 python=3.5 numpy pandas ，即创建一个名为“python3”的环境，环境中安装版本为3.5的python，同时也安装了numpy和pandas。 注1：--name 可以替换为 -n 。 注2：默认情况下，新创建的环境将会被保存在 Anaconda 安装目录下的 envs 目录，其中， 为当前用户的用户名。 ``` 注：假设创建的新环境为 py3（会在 Anaconda 安装目录下 env 文件夹下生产同名的文件夹 py3），`activate py3` 进入 py3 环境中，再运行命令：`conda install tensorflow`，则会安装 `tensorflow` 到 py3 此环境中，即下载的 TensorFlow 文件，存放在 `D:\Anaconda3\envs\py3\Lib\site-packages` 下。 **（2）切换环境** ① Linux 或 macOS 下：`source activate ` ② Windows 下：`activate ` ③ 提示 - 如果创建环境后安装Python时没有指定Python的版本，那么将会安装与Anaconda版本相同的Python版本，即如果安装Anaconda第2版，则会自动安装Python 2.x；如果安装Anaconda第3版，则会自动安装Python 3.x。 - 当成功切换环境之后，在该行行首将以“(env_name)”或“[env_name]”开头。其中，“env_name”为切换到的环境名。如：在macOS系统中执行 `source active python2`，即切换至名为“python2”的环境，则行首将会以(python2)开头。 **（3）退出环境至root** ① Linux 或 macOS 下：`source deactivate` ② Windows 下：`deactivate` ③ 提示：当执行退出当前环境，回到root环境命令后，原本行首以“(env_name)”或“[env_name]”开头的字符将不再显示。 **（4）显示已创建环境**：`conda info --envs` 或 `conda env list` **（5）复制环境**：`conda create --name --clone ` ``` 注意： ① 即为被复制/克隆环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。 ② 即为复制之后新环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。 ③ conda create --name py2 --clone python2 ，即为克隆名为“python2”的环境，克隆后的新环境名为“py2”。此时，环境中将同时存在“python2”和“py2”环境，且两个环境的配置相同。 ``` **（6） 删除环境**：`conda remove --name --all` - 注意： `` 为被删除环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。 有了虚拟环境，在 PyCharm IDE 下就可以指定虚拟环境下的解析器，非常方便。具体做法是：File --> Default settings --> Default project --> project interpreter，接着点击 project interpreter 的右边的小齿轮，选择 add local ，选择 anaconda 文件路径下想要使用的虚拟环境下的 python.exe，接着 PyCharm 会更新解释器，导入模块等，要稍等一点时间。 注：在 PyCharm IDE 中安装库会自动下载到指定解析器所在的环境的 `\Lib\site-packages` 下。 另外：关于创建虚拟环境，如果你只是安装了 Python，官方自带创建虚拟环境功能，如创建名为 myenv 的虚拟环境 `python -m venv myenv `；另外也可以通过安装 `virtualenv` 来创建虚拟环境，步骤如下： 1. 首先安装 `virtualenv`：`pip install virtualenv` 2. 创建虚拟环境： ```bash $ mkdir myproject $ cd myproject $ virtualenv venv ``` 创建了一个名为 `myproject` 的文件夹，然后这里边创建虚拟环境 `venv`。参考：[Anacodna之conda VS Virtualenv VS Python 3 venv 对比使用教程，创建虚拟环境](https://segmentfault.com/a/1190000005828284) 关于 `pip` 和 `virtualenv` 以及 `conda` 区别，可以这么理解：`pip` 是一个包管理器，`virtualenv` 是一个环境管理器，而 `conda` 就是它们俩的综合体。