Anaconda简介、安装、环境设置

一、Anaconda 简介

Anaconda 是一个包含数据科学常用包的发行版本。它基于 conda(一个包和环境管理器) 衍生而来。应用程序 conda 是包和环境管理器：

• 使用 conda 创建虚拟环境，可以方便的分隔使用不同 Python 版本和/或不同包的项目
• 可使用conda 在环境中安装、卸载和更新包。

二、Anaconda 的安装、升级及卸载

1、Anaconda 的安装

Anaconda 可用于 Windows、Mac OS X 和 Linux。可以在 https://www.continuum.io/downloads 上找到安装程序

linux 下安装：

• bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh
• 按 q 键跳过 license 文件，然后输入 yes 确认
• 把 anaconda 的 bianry 路径加入到.bashrc
• echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc # 将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同，也可能是~/anaconda3/bin
• source ~/.bashrc# 更新bashrc以立即生效

windows 下安装：按照提示一步步安装即可

Windows设置环境变量：控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH 中添加 anaconda的安装目录的Scripts文件夹, 比如我的路径是C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts

注：国内官网上下载速度太慢，建议清华大学的镜像源下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

2、Anaconda 的升级

conda update conda
conda update anaconda

3、Anaconda 的卸载

rm -rf anaconda
# 建议清理下 .bashrc 中 anaconda 的路径

三、管理包

• conda list：列出所有已安装的包
• conda install package_name：安装软件包，同时它会自动安装此软件包的依赖项
  • conda install numpy pandas：同时安装多个包
  • conda install python=2.7：安装指定版本的包
• conda remove package_name：卸载包
• conda update/upgrade --all：更新环境中的所有已安装的包
• conda info：Display information about current conda install
• conda help：Displays a list of available conda commands and their help strings
• conda search：Search for packages(可以进行模糊匹配) and display their information
• conda create：Create a new conda environment from a list of specified packages
• conda command --help(-h)：For full documentation of any command, type the command followed by –help(-h)
• conda -V：Show the conda version number and exi

四、管理环境

• 创建虚拟环境
  • conda create -n env_name list of packages，在这里，-n env_name 设置环境的名称（-n 是指名称），而 list of packages 是要安装在环境中的包的列表
  • 可以创建具有特定 Python 版本的环境，例如， 使用conda create -n py2 python=2 命令安装 Python 的最新版本
• 进入环境：linux 下用 source activate env_name， windows 下用activate env_name
• 离开环境：linux 下用 source deactivate， windows 下用deactivate
• 列出环境：conda env list
• 删除环境：conda env remove -n env_name，默认的环境（即当你不在环境中时使用的环境）名为 root。
• 导出环境：conda env export > environment.yaml，将包保存为 YAML。第一部分 conda env export 输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本）
• 加载环境：conda env create -f environment.yaml

管理环境总结

# 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.5（不用管是3.5.x，conda会为我们自动寻找3.5.x中的最新版本） 
conda create --name python35 python=3.5
 
# 安装好后，使用activate激活某个环境
activate python35 # for Windows 
source activate python35 # for Linux & Mac
 
# 激活后，会发现terminal输入的地方多了python35的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.5对应的命令加入PATH
# 此时，再次输入 

python --version
# 可以得到`Python 3.5.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系统已经切换到了3.5的环境
 
# 如果想返回默认的python 2.7环境，运行 
deactivate python35 # for Windows
source deactivate python35 # for Linux & Mac

# 删除一个已有的环境 
conda remove --name python35 --all

五、与PyCharm 连接

在Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的python.exe解释器就行了

六、设置国内镜像

Anaconda.org的服务器在国外，安装包时下载速度很慢，所以设置国内镜像很重要。清华大学的TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，我们将其加入conda的配置即可：

# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

执行完上述命令后，会生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:\Users\USER_NAME\.condarc文件，记录着我们对conda的配置，直接手动创建、编辑该文件是相同的效果。

清华大学Anaconda 镜像使用帮助https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/