一、为何选择Anaconda
学习过python的人知道,传统的安装和使用python的过程中,会遇到如下问题:
- 安装好后,需要配置环境变量等细节,对于小白来说是个大坑
- 安装python后,想管理python的包,还得安装个包管理器pip,来安装第三方包
- python2和python3区别非常大,目前很多包尚且还不兼容,有时在python3环境下无法直接跑python2代码,反之亦然
- 传统情况下一台机器上并不能安装两个python环境,容易混乱
所以如果使用传统的方式安装python,容易出现很多坑,而且我们很容易耗费大量时间在安装各种各样第三方包上,学习效率极其低下,Anaconda的出现某种程度上减轻了搭环境的烦恼。
二、Anaconda的概念及作用
1.简介
Anconda是一个用于科学计算的python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。通俗点说,你只需要安装一个Anconda,安装好之后,会有一个默认的python环境,安装Anconda2就是默认python2,安装Anconda3就是默认python3,同时,Anconda还给你预装了大部分常用的python包,你只需要用Anconda自带的命令conda来安装你需要的包就行了,还有一点,如果你安装了Anconda2已经有了python2环境,你可以通过conda来安装python3并创建虚拟环境,Anconda可以管理两个版本的python环境,并提供切换方式,可以随时切换到不同的python版本。
2.pip 与 conda 比较
①依赖项检查
pip:
- 不一定会展示所需其他依赖包
- 安装包时或许会直接忽略依赖项而安装,仅在结果中提示错误
conda:
- 列出所需其他依赖包
- 安装包时自动安装其依赖项
- 可以便捷地在包的不同版本中自由切换
②环境管理
pip:维护多个环境难度较大
conda:比较方便地在不同环境之间进行切换,环境管理较为简单
③对系统自带Python的影响
pip:在系统自带Python中包的更新/回退版本/卸载将影响其他程序
conda:不会影响系统自带Python
三、Anaconda安装(win10)
1.适用平台
Anaconda可以在以下系统平台中安装和使用:
- Windows
- macOS
- Linux(x86 / Power8)
2.适用平台
- 系统要求:32位或64位系统均可
- 下载文件大小:约500MB
- 所需空间大小:3GB空间大小(Miniconda仅需400MB空间即可)
3.安装步骤
首先搜索Anaconda,前往官方下载页面下载。有两个版本可供选择:Python3 和 Python2,我下载的是前者。选择版之后点击“64-Bit Graphical Installer”进行下载
下载完后,双击安装按进入安装,前面的协议直接同意即可,这里可以选择为什么用户装,如果只是自己使用,选第一个就好,如果想让使用这台电脑的所有用户都可用,选第二个
接下来可以选择安装路径,注意Anaconda需要3GB的大小,一定要选择一个足够大的目录来安装
第一个勾是是否把Anaconda加入环境变量,官方提示不推荐勾选,说勾选后,在以后的卸载或重装时可能会导致问题,勾选的话,能直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令,不勾选的话,也可以在之后使用Anaconda提供的命令行工具进行操作,这个其实勾不勾选问题都不大,我选择官方推荐的,没有勾选。第二个勾是是否设置Anaconda所带的Python 3.6为系统默认的Python版本。
接着等待安装即可,正常情况下大概等个5-6分钟左右就安装好了
最后一步,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”,我把两个勾选都去掉了
安装完成后,可以在左下角菜单看到如下几项:
上面这几个都是什么呢?
- Anaconda Navigator 是Anaconda可视化的管理界面。
- Anaconda Prompt 是一个Anaconda的终端,可以便捷的操作conda环境,类似于cmd的命令行工具
- Jupyter Notebook 是一个交互式笔记本,支持运行40多种编程语言。IPython notebook是一个基于IPython REPL的web应用,安装IPython后在终端输入ipython notebook即可启动服务。jupyter是把IPython和Python解释器剥离后的产物,将逐渐替代IPython独立发行。
- Spyder 是一个使用Python语言的开放源代码跨平台科学运算IDE。Spyder可以跨平台,也可以使用附加组件扩充,自带交互式工具以处理数据。
接下来均是以命令行模式进行使用介绍,Windows用户请打开“Anaconda Prompt”;macOS和Linux用户请打开“Terminal”(“终端”)进行操作。
四、管理conda
1.验证conda已被安装
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 4.9.2
。注意:如果出现错误信息,则需核实是否出现以下情况
- 使用的用户是否是安装Anaconda时的账户
- 是否在安装Anaconda之后重启了终端
2.更新conda至最新版本
conda update conda
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
进行升级。
3.查看conda帮助信息
conda -h
执行命令后,我们可以在终端看到conda可以使用的命令以及它们的含义。
五、管理包
1. 查找可供安装的包版本
①精确查找
conda search --full-name <package_full_name>
注意:
--full-name
为精确查找的参数<package_full_name>
是被查找包的全名。命令中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
②模糊查找
conda search <text>
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
2.获取当前环境已有的包
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
3.安装包
①在指定环境安装
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:例如:conda install --name python2 pandas
即在名为“python2”的环境中安装pandas包
②在当前环境安装
conda install <package_name>
注意:
<package_name>
即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。- 执行命令后在当前环境中安装包。
例如:conda install pandas
即在当前环境中安装pandas包
③使用pip安装
当使用 conda install
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“<>”
- pip只是包管理器,无法对环境进行管理。因此如果想在指定环境中使用pip进行安装包,则需要先切换到指定环境中,再使用pip命令安装包
- pip无法更新python,因为pip并不将python视为包
- pip可以安装一些conda无法安装的包;conda也可以安装一些pip无法安装的包
例如:pip install see
即安装see包
④从Anaconda.org安装
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。首先在浏览器中输入:http://anaconda.org ,在新页面“Anaconda Cloud”的上方搜索框中输入要安装的包名,然后点击右边“放大镜”标志(无需注册)
图中以搜索bottleneck包为例,搜索结果中有数以千计的包可供选择,此时点击“Downloads”可根据下载量进行排序,最上面的为下载最多的包
选择满足需求的包或下载量最多的包,点击包名。复制“To install this package with conda run:”下方的命令,并粘贴在Anaconda prompt中执行
4.卸载包
①在指定环境卸载
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。
②在当前环境卸载
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“<>”。- 执行命令后即在当前环境中卸载指定包。
例如:conda remove pandas即在当前环境中卸载pandas包。
5.更新包
①更新所有包
选择一个执行
conda update --all
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
②更新指定包
选择一个执行
conda update <package_name>
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“<>”。- 更新多个指定包,则包名以空格隔开,向后排列。如:conda update pandas numpy matplotlib即更新pandas、numpy、matplotlib包。
六、镜像源配置
①查看镜像源
conda config --show channels
②增加镜像源
conda config --add channels <镜像源url>
conda config --set show_channel_urls yes
③删除镜像源
conda config --remove channels <镜像源url>
④第三方镜像源
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
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参考资料
版权属于:PCsky
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