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windows下Anaconda的安裝與配置正解(Anaconda入門教程) 原創(chuàng)

原創(chuàng)  更新時(shí)間:2018年04月05日 01:05:50   原創(chuàng) 投稿:mdxy-dxy  
最近很多朋友學(xué)習(xí)python,很多朋友也推薦使用anaconda這個(gè)工具,但安裝以后也不會(huì)使用,這里腳本之家小編就為大家整理一下比較詳細(xì)的教程,方便自己也方便需要的朋友,希望大家以后多多支持腳本之家

一、下載anaconda

第一步當(dāng)然是下載anaconda了,官方網(wǎng)站的下載需要用迅雷才能快點(diǎn),或者直接到清華大學(xué)鏡像站下載。當(dāng)然這里推薦腳本之家下載,下載地址都整理好了

下載地址:

http://www.dbjr.com.cn/softs/556392.html

清華大學(xué)提供了鏡像,從這個(gè)鏡像下載速度很快,地址:

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

選擇相應(yīng)的版本進(jìn)行下載就好

下載過程中除了安裝位置外,還有兩個(gè)需要確認(rèn)的地方。

第一個(gè)勾是是否把Anaconda加入環(huán)境變量,這涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令,推薦打勾,如果不打勾話問題也不大,可以在之后使用Anaconda提供的命令行工具進(jìn)行操作;第二個(gè)是是否設(shè)置Anaconda所帶的Python 3.6為系統(tǒng)默認(rèn)的Python版本,這個(gè)自己看著辦,問題不大。

一路安裝完成以后,就可以打開cmd測試一下安裝結(jié)果。

分別輸入python、ipython、conda、jupyter notebook等命令,會(huì)看到相應(yīng)的結(jié)果,說明安裝成功。(python是進(jìn)入python交互命令行;ipython是進(jìn)入ipython交互命令行,很強(qiáng)大;conda是Anaconda的配置命令;jupyter notebook則會(huì)啟動(dòng)Web端的ipython notebook)

需要注意的是jupyter notebook命令會(huì)在電腦本地以默認(rèn)配置啟動(dòng)jupyter服務(wù),之后會(huì)再談到這個(gè)。

Anaconda安裝成功之后,我們需要修改其包管理鏡像為國內(nèi)源。

二、配置鏡像地址,否則從官方網(wǎng)站下載升級文件太慢

安裝完成后,找到Anaconda prompt,加入鏡像地址,完成配置:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

在 Windows 上,會(huì)隨 Anaconda 一起安裝一批應(yīng)用程序:

  • Anaconda Navigator,它是用于管理環(huán)境和包的 GUI
  • Anaconda Prompt 終端,它可讓你使用命令行界面來管理環(huán)境和包
  • Spyder,它是面向科學(xué)開發(fā)的 IDE

為了避免報(bào)錯(cuò),我推薦在默認(rèn)環(huán)境下更新所有的包。打開 Anaconda Prompt (或者 Mac 下的終端),鍵入:

conda upgrade --all

并在提示是否更新的時(shí)候輸入 y(Yes)以便讓更新繼續(xù)。初次安裝下的軟件包版本一般都比較老舊,因此提前更新可以避免未來不必要的問題。

管理包

安裝了 Anaconda 之后,管理包是相當(dāng)簡單的。要安裝包,請?jiān)诮K端中鍵入 conda install package_name。例如,要安裝 numpy,請鍵入 conda install numpy。

你還可以同時(shí)安裝多個(gè)包。類似 conda install numpy scipy pandas 的命令會(huì)同時(shí)安裝所有這些包。還可以通過添加版本號(例如 conda install numpy=1.10)來指定所需的包版本。

Conda 還會(huì)自動(dòng)為你安裝依賴項(xiàng)。例如,scipy 依賴于 numpy,因?yàn)樗褂貌⑿枰?numpy。如果你只安裝 scipy (conda install scipy),則 conda 還會(huì)安裝 numpy(如果尚未安裝的話)。

大多數(shù)命令都是很直觀的。要卸載包,請使用 conda remove package_name。要更新包,請使用 conda update package_name。如果想更新環(huán)境中的所有包(這樣做常常很有用),請使用 conda update --all。最后,要列出已安裝的包,請使用前面提過的 conda list。

如果不知道要找的包的確切名稱,可以嘗試使用 conda search search_term 進(jìn)行搜索。例如,我知道我想安裝 Beautiful Soup,但我不清楚確切的包名稱。因此,我嘗試執(zhí)行 conda search beautifulsoup。

搜索 beautifulsoup

它返回可用的 Beautiful Soup 包的列表,并列出了相應(yīng)的包名稱 beautifulsoup4。

管理環(huán)境

如前所述,你可以使用 conda 創(chuàng)建環(huán)境以隔離項(xiàng)目。要?jiǎng)?chuàng)建環(huán)境,請?jiān)诮K端中使用 conda create -n env_name list of packages。在這里,-n env_name 設(shè)置環(huán)境的名稱(-n 是指名稱),而 list of packages 是要安裝在環(huán)境中的包的列表。例如,要?jiǎng)?chuàng)建名為 my_env 的環(huán)境并在其中安裝 numpy,請鍵入 conda create -n my_env numpy。

創(chuàng)建環(huán)境時(shí),可以指定要安裝在環(huán)境中的 Python 版本。這在你同時(shí)使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代碼時(shí)很有用。要?jiǎng)?chuàng)建具有特定 Python 版本的環(huán)境,請鍵入類似于 conda create -n py3 python=3conda create -n py2 python=2 的命令。實(shí)際上,我在我的個(gè)人計(jì)算機(jī)上創(chuàng)建了這兩個(gè)環(huán)境。我將它們用作與任何特定項(xiàng)目均無關(guān)的通用環(huán)境,以處理普通的工作(可輕松使用每個(gè) Python 版本)。這些命令將分別安裝 Python 3 和 Python 2 的最新版本。要安裝特定版本(例如 Python 3.3),請使用 conda create -n py python=3.3

進(jìn)入環(huán)境

創(chuàng)建了環(huán)境后,在 OSX/Linux 上使用 source activate my_env 進(jìn)入環(huán)境。在 Windows 上,請使用 activate my_env。

進(jìn)入環(huán)境后,你會(huì)在終端提示符中看到環(huán)境名稱,它類似于 (my_env) ~ $。環(huán)境中只安裝了幾個(gè)默認(rèn)的包,以及你在創(chuàng)建它時(shí)安裝的包。你可以使用 conda list 檢查這一點(diǎn)。在環(huán)境中安裝包的命令與前面一樣:conda install package_name。不過,這次你安裝的特定包僅在你進(jìn)入環(huán)境后才可用。要離開環(huán)境,請鍵入 source deactivate(在 OSX/Linux 上)。在 Windows 上,請使用 deactivate。

保存和加載環(huán)境

共享環(huán)境這項(xiàng)功能確實(shí)很有用,它能讓其他人安裝你的代碼中使用的所有包,并確保這些包的版本正確。你可以使用 conda env export > environment.yaml 將包保存為 YAML。命令的第一部分 conda env export 用于輸出環(huán)境中的所有包的名稱(包括 Python 版本)。

將導(dǎo)出的環(huán)境輸出到終端中

上圖中,你可以看到環(huán)境的名稱和所有依賴項(xiàng)及其版本。導(dǎo)出命令的第二部分 > environment.yaml 將導(dǎo)出的文本寫入到 YAML 文件 environment.yaml 中?,F(xiàn)在可以共享此文件,而且其他人能夠用于創(chuàng)建和你項(xiàng)目相同的環(huán)境。

要通過環(huán)境文件創(chuàng)建環(huán)境,請使用 conda env create -f environment.yaml。這會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新環(huán)境,而且它具有同樣的在 environment.yaml 中列出的庫。

列出環(huán)境

如果忘記了環(huán)境的名稱(我有時(shí)會(huì)這樣),可以使用 conda env list 列出你創(chuàng)建的所有環(huán)境。你會(huì)看到環(huán)境的列表,而且你當(dāng)前所在環(huán)境的旁邊會(huì)有一個(gè)星號。默認(rèn)的環(huán)境(即當(dāng)你不在選定環(huán)境中時(shí)使用的環(huán)境)名為 root。

刪除環(huán)境

如果你不再使用某些環(huán)境,可以使用 conda env remove -n env_name 刪除指定的環(huán)境(在這里名為 env_name)。

使用環(huán)境

對我?guī)椭艽蟮囊稽c(diǎn)是,我的 Python 2 和 Python 3 具有獨(dú)立的環(huán)境。我使用了 conda create -n py2 python=2 和 conda create -n py3 python=3 創(chuàng)建兩個(gè)獨(dú)立的環(huán)境,即 py2 和 py3?,F(xiàn)在,我的每個(gè) Python 版本都有一個(gè)通用環(huán)境。在所有這些環(huán)境中,我都安裝了大多數(shù)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)科學(xué)包(numpy、scipy、pandas 等)。

我還發(fā)現(xiàn),為我從事的每個(gè)項(xiàng)目創(chuàng)建環(huán)境很有用。這對于與數(shù)據(jù)不相關(guān)的項(xiàng)目(例如使用 Flask 開發(fā)的 Web 應(yīng)用)也很有用。例如,我為我的個(gè)人博客(使用 Pelican)創(chuàng)建了一個(gè)環(huán)境。

共享環(huán)境

在 GitHub 上共享代碼時(shí),最好同樣創(chuàng)建環(huán)境文件并將其包括在代碼庫中。這能讓其他人更輕松地安裝你的代碼的所有依賴項(xiàng)。對于不使用 conda 的用戶,我通常還會(huì)使用 pip freeze(在此處了解詳情)將一個(gè) pip requirements.txt 文件導(dǎo)出并包括在其中。

繼續(xù)補(bǔ)充一點(diǎn):

配置完成,可以愉快地玩耍了。

輸入:conda list 查看安裝了那些包

測試一下:

切換當(dāng)前環(huán)境:

當(dāng)前是python3,如果切換到2.7,則輸入

conda create -n python2 python=2.7

輸入:

activate python2

完成環(huán)境切換

補(bǔ)充:

conda常用命令
查看當(dāng)前系統(tǒng)下的環(huán)境
conda info -e
創(chuàng)建新的環(huán)境
# 指定python版本為2.7
conda create -n python2 python=2.7
# 同時(shí)安裝必要的包
conda create -n python2 numpy matplotlib python=2.7
環(huán)境切換
# linux/Mac下需要使用source activate python2
activate python2
#退出環(huán)境
deactivate python2
移除環(huán)境
conda remove -n python2 --all

因?yàn)槠?,具體的使用可以參考下面的文章

Windows下Anaconda的安裝和簡單使用方法

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