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
  • q 键跳过 license 文件,然后输入 yes 确认
  • anacondabianry 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/

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