最近在学习python,发现在本地搭建python环境的时候,要是想要同时搭建不同python版本的环境,就比较麻烦,很容易就出现冲突了,很是头疼。然后光明就出现这山重水复疑无路的时候,同事给我推荐了包管理以及环境管理神器:Anaconda。
说明:建议你在自己的电脑上将下面的步骤亲自跟着敲一遍。虽然你不一定能一次性把这些命令全部记住,但是不用担心,我们没必要把所有的命令都一次性全部记住,随着我们使用它们的频率越来越高,就会渐渐的都记在脑海里了。实在记不住的,要用的时候再来这里查也是可以的。现在我们最重要要做到的就是跟着下面步骤操作并理解了每一步是干啥的。
Anaconda在英文中是“蟒蛇”,麻辣鸡(Nicki Minaj妮琪·米娜)有首歌就叫《Anaconda》,表示像蟒蛇一样性感妖娆的身体。
所有你看下面Anaconda的图标就像一个收尾互相咬住的“蟒蛇”。
我已在本地安装了 Python,那我为啥还需要 Anaconda?有如下三个原因
Anaconda 可用于多个平台( Mac OS X 、Windows和 Linux)。我们可以在它的官网找到安装程序以及安装说明。根据操作系统的位数(是32位还是64位)选择对应的版本下载。(Anaconda已不再支持Windows XP).
官网地址:https://www.anaconda.com/download/
如果官网地址网速太慢无法下载,可以在我公众号:[阿豪聊干货],中回复“anaconda”从网盘下载。
Anaconda 的下载文件比较大(约 500 MB),因为它附带了 Python 中最常用的数据科学包。
如果计算机上已经安装了 Python,安装不会对你有任何影响。实际上,脚本和程序使用的默认 Python 是 Anaconda 附带的 Python。
注意:如果你是windows 10系统,注意在安装Anaconda软件的时候,右击安装软件→选择以管理员的身份运行。
安装完成后,在windows上按下图打开 Anaconda Prompt ( Mac 下的终端就集成了Anaconda Prompt),后文我们会将Anaconda Prompt统一称为“终端”。
注意:如果你是windows 10系统,按下图操作
若你是win10系统,并且没有按上图打开,在控制台中会报如下错误信息:
若安装后在Anaconda Prompt中无法使用Conda命令,解决方法传送门: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34337889
如果Anaconda Prompt中可以使用conda命令,接着下面继续操作:
首先配置下载包使用清华仓库镜像,这样更新会快一些:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
为了避免后面使用报错,你需要先更新下所有包。在终端输入更新所有包的命令:
conda upgrade --all
并在提示是否更新的时候输入 y(Yes)让更新继续。初次安装下的软件包版本一般都比较老旧,因此提前更新可以避免未来不必要的问题。
如果以上命令运行后报错,参考这里的解决办法:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34337889
conda install package_name
conda remove package_name
conda update package_name
conda list
conda search num
conda 可以为我们不同的项目建立不同的运行环境,首先我们安装nb_conda用于notebook自动关联nb_conda的环境:
conda install nb_conda
并在提示是否更新的时候输入 y(Yes)让安装继续。
conda create -n envName package_name
conda create -n py3 python=3
进入环境后,我们用conda list 来查看环境中默认安装的几个包:
在环境中安装包的命令与前面一样: 不过,这次你安装的特定包仅在你进入环境后才可用。
conda install package_name
source deactivate
我们在 GitHub 等开源仓库上共享代码时,最好以这样的方式同时创建环境文件并将其上传到代码库中。这可以让别人很轻松地安装你的代码及其所有依赖项。 导出的环境文件,在其他电脑环境中如何使用呢? 首先在conda中进入你的环境,比如activate py3,然后在使用以下命令更新你的环境:
对于那些兵不使用 conda 的用户,我通常还可以使用 pip freeze > environment.txt 导出一个txt文件并将其上传到代码库中。 具体操作传送门:https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_freeze/ 举个例子我们可能更容易理解这个使用场景: 首先,我们在自己电脑上的conda中将自己项目的环境及依赖导出成environment.txt文件: 然后我们将该文件上传到项目的代码库中,项目其他开发人员在他的电脑上即使没有安装conda也能使用这个文件来安装和我们一样的开发环境,他只需要在自己的电脑上进入python命令环境,而后运行如下命令就可以安装该项目所依赖的包: pip install -r /path/requirements.txt 其中/path/requirements.txt是该文件在你电脑上的实际路径。
# 其中-f表示你要导出文件在本地的路径,所以/path/to/environment.yml要换成你本地的实际路径
conda env update -f /path/to/environment.yml
conda env remove -n envName
以上就是Anaconda的全部入门内容了,相信有了它,在我们学习python的路上,我们一定能披荆斩棘,勇往直前!加油,各位~
参考资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/3433788