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:ProgramDataAnaconda3Scripts
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
代码语言:javascript复制conda update conda
conda update anaconda
3、Anaconda 的卸载
代码语言:javascript复制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 installconda help
:Displays a list of available conda commands and their help stringsconda search
:Search for packages(可以进行模糊匹配) and display their informationconda create
:Create a new conda environment from a list of specified packagesconda 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
代码语言:javascript复制# 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:
代码语言:javascript复制# 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:UsersUSER_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/