Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,其使用,具有跨平台的特点,可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用,其编写的代码在不同平台上运行时,几乎不需要做较大的改动,使用者无不受益于它的便捷性。
此外,Python的强大之处在于它的应用领域范围之广,遍及人工智能、科学计算、Web开发、系统运维、大数据及云计算、金融、游戏开发等。实现其强大功能的前提,就是Python具有数量庞大且功能相对完善的标准库和第三方库。通过对库的引用,能够实现对不同领域业务的开发。然而,正是由于库的数量庞大,对于管理这些库以及对库作及时的维护成为既重要但复杂度又高的事情。
Anaconda(官方网站)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。
Anaconda具有如下特点:
其特点的实现主要基于Anaconda拥有的:
如果日常工作或学习并不必要使用1,000多个库,那么可以考虑安装Miniconda(图形界面下载及命令行安装请戳),这里不过多介绍Miniconda的安装及使用。
Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括:conda, numpy, scipy, ipython notebook等。
如果你需要的包要求不同版本的Python,你无需切换到不同的环境,因为conda同样是一个环境管理器。仅需要几条命令,你可以创建一个完全独立的环境来运行不同的Python版本,同时继续在你常规的环境中使用你常用的Python版本。——conda官方网站
pip是用于安装和管理软件包的包管理器。
pip编写语言:Python。
Python中默认安装的版本:
pip
pip3
pip名称的由来:pip采用的是递归缩写进行命名的。其名字被普遍认为来源于2处:
virtualenv:用于创建一个独立的Python环境的工具。
解决问题:
/usr/lib/python2.7/site-packages
,当不小心升级了本不该升级的程序时,将会对其他的程序造成影响。site-packages
目录中安装包。virtualenv将会为它自己的安装目录创建一个环境,这并不与其他virtualenv环境共享库;同时也可以选择性地不连接已安装的全局库。
pip:
conda:
conda结合了pip和virtualenv的功能。
Anaconda可以在以下系统平台中安装和使用:
注意:若有错误提示信息“You cannot install Anaconda in this location”则重新选择“Install for me only”并点击下一步。
“Anaconda-Navigator”中已经包含“Jupyter Notebook”、“Jupyterlab”、“Qtconsole”和“Spyder”。(图中的“Rstudio”是我后来安装的,但它默认出现在“Anaconda-Navigator”的启动界面,只需要点击“Install”便可安装。)
bash ~/Downloads/Anaconda3-5.0.1-MacOSX-x86_64.sh
bash ~/Downloads/Anaconda2-5.0.1-MacOSX-x86_64.sh
注意:
~/Downloads
替换成你自己的下载路径。.sh
文件重命名了,那么把该步骤路径中的Anaconda3-5.0.1-MacOSX-x86_64.sh
或Anaconda2-5.0.1-MacOSX-x86_64.sh
替换成你重命名后的文件名。强烈建议:不要修改文件名。如果重命名,使用英文进行命名。
建议:直接接受默认安装路径。
/home/<user>/.bash_profile
文件中吗?”),建议输入“yes”。注意:
/home/<user>/.bash_profile
中“”即进入到家目录后你的目录名。export PATH="/<path to anaconda>/bin:$PATH"
在“.bashrc”或者“.bash_profile”中。其中,“”替换为你真实的Anaconda安装路径。condal list
,如果Anaconda被成功安装,则会显示已经安装的包名和版本号。
2)在终端中输入python
。这条命令将会启动Python交互界面,如果Anaconda被成功安装并且可以运行,则将会在Python版本号的右边显示“Anaconda custom (64-bit)”。退出Python交互界面则输入exit()
或quit()
即可。
3)在终端中输入anaconda-navigator
。如果Anaconda被成功安装,则Anaconda Navigator的图形界面将会被启动。
注意:
注意:
注意:如果你不想了解“Anaconda云”和“Anaconda支持”,则可以不勾选“Learn more about Anaconda Cloud”和“Learn more about Anaconda Support”。
conda list
,可以查看已经安装的包名和版本号。若结果可以正常显示,则说明安装成功。md5sum /path/filename
或sha256sum /path/filename
注意:将该步骤命令中的
/path/filename
替换为文件的实际下载路径和文件名。其中,path是路径,filename为文件名。 强烈建议:
bash ~/Downloads/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
bash ~/Downloads/Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.sh
注意:
~/Downloads
替换成你自己的下载路径。建议:直接接受默认安装路径。
/home/<user>/.bashrc
文件中吗?”),建议输入“yes”。注意:
/home/<user>/.bash_rc
中“”即进入到家目录后你的目录名。source ~/.bashrc
也可完成启动。condal list
,如果Anaconda被成功安装,则会显示已经安装的包名和版本号。
2)在终端中输入python
。这条命令将会启动Python交互界面,如果Anaconda被成功安装并且可以运行,则将会在Python版本号的右边显示“Anaconda custom (64-bit)”。退出Python交互界面则输入exit()
或quit()
即可。
3)在终端中输入anaconda-navigator
。如果Anaconda被成功安装,则Anaconda Navigator将会被启动。接下来均是以命令行模式进行介绍,Windows用户请打开“Anaconda Prompt”;macOS和Linux用户请打开“Terminal”(“终端”)进行操作。
conda --version
终端上将会以conda 版本号
的形式显示当前安装conda的版本号。如:conda 3.11.0
注意:如果出现错误信息,则需核实是否出现以下情况:
执行命令后,conda将会对版本进行比较并列出可以升级的版本。同时,也会告知用户其他相关包也会升级到相应版本。
当较新的版本可以用于升级时,终端会显示Proceed ([y]/n)?
,此时输入y
即可进行升级。
conda --help
# 或
conda -h
rm -rf ~/anaconda2
# 或
rm -rf ~/anaconda3
即删除Anaconda的安装目录。根据安装的Anaconda版本选择相应的卸载命令。
控制面板 → 添加或删除程序 → 选择“Python X.X (Anaconda)” → 点击“删除程序”
注意:
接下来均是以命令行模式进行介绍,Windows用户请打开“Anaconda Prompt”;macOS和Linux用户请打开“Terminal”(“终端”)进行操作。
conda create --name <env_name> <package_names>
注意:
<env_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“<>”。<package_names>
即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”。=
和版本号的形式执行。如:conda create --name python2 python=2.7
,即创建一个名为“python2”的环境,环境中安装版本为2.7的python。<package_names>
后以空格隔开,添加多个包名即可。如:conda create -n python3 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。--name
同样可以替换为-n
。提示:默认情况下,新创建的环境将会被保存在/Users/<user_name>/anaconda3/env
目录下,其中,<user_name>
为当前用户的用户名。
source activate <env_name>
activate <env_name>
source active python2
,即切换至名为“python2”的环境,则行首将会以(python2)开头。source deactivate
deactivate
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。
conda info --envs
或
conda info -e
或
conda env list
例如:
结果中星号“*”所在行即为当前所在环境。macOS系统中默认创建的环境名为“base”。
conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>
注意:
<copied_env_name>
即为被复制/克隆环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。<new_env_name>
即为复制之后新环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。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。conda remove --name <env_name> --all
注意:
<env_name>
为被删除环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。
conda search --full-name <package_full_name>
注意:
<package_full_name>
是被查找包的全名。包名两边不加尖括号“<>”。例如:conda search --full-name python
即查找全名为“python”的包有哪些版本可供安装。
注意:
<text>
是查找含有此字段的包名。此字段两边不加尖括号“<>”。
例如:conda search py
即查找含有“py”字段的包,有哪些版本可供安装。
conda list
执行上述命令后将在终端显示当前环境已安装包的包名及其版本号。
conda install --name <env_name> <package_name>
注意:
<env_name>
即将包安装的指定环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。<package_name>
即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。例如:conda install --name python2 pandas
即在名为“python2”的环境中安装pandas包。
conda install <package_name>
注意:
<package_name>
即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。例如:conda install pandas
即在当前环境中安装pandas包。
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 <package_name>
注意:<package_name>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。
当使用conda install
无法进行安装时,可以考虑从Anaconda.org中获取安装包的命令,并进行安装。
conda remove --name <env_name> <package_name>
注意:
<env_name>
即卸载包所在指定环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。<package_name>
即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。例如:conda remove --name python2 pandas
即卸载名为“python2”中的pandas包。
conda remove <package_name>
注意:
<package_name>
即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。例如:conda remove pandas
即在当前环境中卸载pandas包。
conda update --all
或
conda upgrade --all
建议:在安装Anaconda之后执行上述命令更新Anaconda中的所有包至最新版本,便于使用。
conda update <package_name>
或
conda upgrade <package_name>
注意:
<package_name>
为指定更新的包名。包名两边不加尖括号“<>”。conda update pandas numpy matplotlib
即更新pandas、numpy、matplotlib包。
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