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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)  更新時間:2018年04月05日 01:05:50   原創(chuàng) 投稿:mdxy-dxy  
最近很多朋友學習python,很多朋友也推薦使用anaconda這個工具,但安裝以后也不會使用,這里腳本之家小編就為大家整理一下比較詳細的教程,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

第一步當然是下載anaconda了,官方網(wǎng)站的下載需要用迅雷才能快點,或者直接到清華大學鏡像站下載。當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

清華大學提供了鏡像,從這個鏡像下載速度很快,地址:

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

選擇相應的版本進行下載就好

下載過程中除了安裝位置外,還有兩個需要確認的地方。

第一個勾是是否把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行操作;第二個是是否設置Anaconda所帶的Python 3.6為系統(tǒng)默認的Python版本,這個自己看著辦,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,會看到相應的結(jié)果,說明安裝成功。(python是進入python交互命令行;ipython是進入ipython交互命令行,很強大;conda是Anaconda的配置命令;jupyter notebook則會啟動Web端的ipython notebook)

需要注意的是jupyter notebook命令會在電腦本地以默認配置啟動jupyter服務,之后會再談到這個。

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,會隨 Anaconda 一起安裝一批應用程序:

  • 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,它是面向科學開發(fā)的 IDE

為了避免報錯,我推薦在默認環(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,管理包是相當簡單的。要安裝包,請在終端中鍵入 conda install package_name。例如,要安裝 numpy,請鍵入 conda install numpy。

你還可以同時安裝多個包。類似 conda install numpy scipy pandas 的命令會同時安裝所有這些包。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 還會自動為你安裝依賴項。例如,scipy 依賴于 numpy,因為它使用并需要 numpy。如果你只安裝 scipy (conda install scipy),則 conda 還會安裝 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)境以隔離項目。要創(chuàng)建環(huán)境,請在終端中使用 conda create -n env_name list of packages。在這里,-n env_name 設置環(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,要創(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,可以指定要安裝在環(huán)境中的 Python 版本。這在你同時使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代碼時很有用。要創(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。實際上,我在我的個人計算機上創(chuàng)建了這兩個環(huán)境。我將它們用作與任何特定項目均無關(guān)的通用環(huán)境,以處理普通的工作(可輕松使用每個 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。

進入環(huán)境

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

進入環(huán)境后,你會在終端提示符中看到環(huán)境名稱,它類似于 (my_env) ~ $。環(huán)境中只安裝了幾個默認的包,以及你在創(chuàng)建它時安裝的包。你可以使用 conda list 檢查這一點。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)境這項功能確實很有用,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及其版本。導出命令的第二部分 > environment.yaml 將導出的文本寫入到 YAML 文件 environment.yaml 中。現(xiàn)在可以共享此文件,而且其他人能夠用于創(chuàng)建和你項目相同的環(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。這會創(chuàng)建一個新環(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(我有時會這樣),可以使用 conda env list 列出你創(chuàng)建的所有環(huán)境。你會看到環(huán)境的列表,而且你當前所在環(huán)境的旁邊會有一個星號。默認的環(huán)境(即當你不在選定環(huán)境中時使用的環(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是,我的 Python 2 和 Python 3 具有獨立的環(huán)境。我使用了 conda create -n py2 python=2 和 conda create -n py3 python=3 創(chuàng)建兩個獨立的環(huán)境,即 py2 和 py3?,F(xiàn)在,我的每個 Python 版本都有一個通用環(huán)境。在所有這些環(huán)境中,我都安裝了大多數(shù)標準的數(shù)據(jù)科學包(numpy、scipy、pandas 等)。

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

共享環(huán)境

在 GitHub 上共享代碼時,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。對于不使用 conda 的用戶,我通常還會使用 pip freeze(在此處了解詳情)將一個 pip requirements.txt 文件導出并包括在其中。

繼續(xù)補充一點:

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:

切換當前環(huán)境:

當前是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

補充:

conda常用命令
查看當前系統(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

因為篇幅原因,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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