還不知道Anaconda是什么?讀這一篇文章就夠了

更新時間：2023年02月17日 11:05:21 作者：Aaron-ywl

Anaconda指的是一個開源的Python發(fā)行版本,其包含了Conda、Python等180多個科學(xué)包及其依賴項,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Anaconda是什么的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

1 Anaconda介紹

概述

Anaconda，中文大蟒蛇，是一個開源的Anaconda是專注于數(shù)據(jù)分析的Python發(fā)行版本，包含了conda、Python等190多個科學(xué)包及其依賴項。

Anaconda就是可以便捷獲取包且對包能夠進(jìn)行管理，包括了python和很多常見的軟件庫和一個包管理器conda。常見的科學(xué)計算類的庫都包含在里面了，使得安裝比常規(guī)python安裝要容易，同時對環(huán)境可以統(tǒng)一管理的發(fā)行版本

特點(diǎn)

開源
安裝過程簡單
高性能使用Python和R語言
免費(fèi)的社區(qū)支持

首先我們需要先去了解Anaconda誕生的目的，再去了解Anaconda的使用方法

我們需要從python本身說起，從根源尋找問題，我們在使用python語言編寫程序之前需要下載一個python解釋器，這才是python的本體，沒了python解釋器，我們即使寫了無比正確優(yōu)雅的python腳本也沒辦法運(yùn)行，那這個解釋器在哪呢？就在你安裝python的地方

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所有的第三方包都放在site-packages文件夾里面

最關(guān)鍵的，一個python環(huán)境中需要有一個解釋器，和一個包集合

解釋器： 解釋器根據(jù)python的版本大概分為2和3。python2和3之間無法互相兼容，也就是說用python2語法寫出來的腳本不一定能在python3的解釋器中運(yùn)行

包集合： 包集合中包含了自帶的包和第三方包，第三方包我們一般通過pip或者easy_install來下載，當(dāng)一個python環(huán)境中不包含這個包，那么引用了這個包的程序不能在該python環(huán)境中運(yùn)行

問題所在：python環(huán)境解釋完了，那么接下來就要說明這樣的環(huán)境究竟產(chǎn)生哪些問題，因為anaconda正式為了解決這些問題而誕生的

- 到底該裝 Python2 呢還是 Python3

python2和python3在語法上是不兼容的，那我的機(jī)器上應(yīng)該裝python2還是python3呢，可能一開始選一個學(xué)習(xí)就好了，但是如果你要開發(fā)的程序必須使用python2而不能使用python3，那這時候你就不得不再下載一個python2，那這時候環(huán)境變量該設(shè)誰的目錄呢，如果還是切換環(huán)境變量豈不是很麻煩

雖然目前Python3使用的范圍更廣，但是Python3小版本之前也存在一些差異

- 包管理

如果我在本地只有一個python環(huán)境那我所有程序用到的各種包都只能放到同一個環(huán)境中，導(dǎo)致環(huán)境混亂。另外當(dāng)我將寫好的程序放到另一電腦上運(yùn)行時又會遇到缺少相關(guān)包，需要自己手動一個個下載的情況實在是煩人。要是能每個程序開發(fā)都選用不同的環(huán)境，而開發(fā)好之后又能將該程序需要的環(huán)境(第三方包)都獨(dú)立打包出來就好了

- 與virtualenv的對比

anaconda

是一個包含180+的科學(xué)包及其依賴項的發(fā)行版本?？梢詣?chuàng)建一個獨(dú)立的Python環(huán)境，其包含的科學(xué)包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等

virtualenv

用于創(chuàng)建一個獨(dú)立的Python環(huán)境的工具，新環(huán)境中需要手動安裝需要的第三方包

為什么要安裝Anaconda？

Anaconda對于python初學(xué)者而言及其友好，相比單獨(dú)安裝python主程序，選擇Anaconda可以幫助省去很多麻煩，Anaconda里添加了許多常用的功能包，如果單獨(dú)安裝python，這些功能包則需要一條一條自行安裝，在Anaconda中則不需要考慮這些，同時Anaconda還附帶捆綁了兩個非常好用的交互式代碼編輯器（Spyder、Jupyter notebook）。

這樣說會覺得有點(diǎn)抽象，那我們先用一個簡單的例子講解

在python中，我們寫程序的時候經(jīng)常離不開第三方庫，我們可以稱之為包。包可以理解成一個工具，我們要通過這個工具去實現(xiàn)我們所需要的功能。怎樣使用這個工具呢？毫無疑問，我們都是import…，import…

但是，import初始只能導(dǎo)入python自帶的庫，第三方庫需要我們自己通過cmd去pip install這個，pip install那個安裝，及其麻煩，因為很多庫都是python不自帶的，我們都是要通過pip額外安裝。

這個時候Anaconda的作用就出來了，Anaconda自帶了很多python庫，不用我們自己去額外安裝，極少數(shù)我們需要安裝的時候，我們通過conda install xxx就好了，及其方便！

2 conda介紹

conda是一個包管理器，環(huán)境管理器。我們可以通過命令行（Anaconda prompt 或者終端）來使用它。在Windows中是Anaconda prompt，在Linux和macOS中是終端。conda 是一個python項目，但是它支持的許多語言，例如： Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/ C++, FORTRAN。

為什么要使用conda？

上面說到，如果我們不安裝Anaconda的話，我們安裝第三方庫就必須要用pip install xxx去安裝，當(dāng)我們安裝的庫多了，就會形成文件紊亂和繁雜問題。而且pip install方法會默認(rèn)把庫安裝在同一個路徑中，假如當(dāng)你去做項目時，別人給你的程序用的庫是低版本的，而你自己通過pip安裝的是高版本的庫，由于存在兼容問題，你的庫不能運(yùn)行該程序，而你也不可能為了這個而刪去你的高版本的庫去下載這個符合環(huán)境的低版本庫吧，所以這及其繁瑣和不方便。

這時Anaconda的作用就出來了?。?！它能夠創(chuàng)建一個虛擬環(huán)境，這個虛擬環(huán)境和你的主環(huán)境是分開的，就好像宿舍樓一樣，一棟大宿舍樓有很多宿舍房間組成，每個房間都住著人，但是他們都是獨(dú)立分開的，互不影響。如果你不想住宿，你隨時可以退宿。也就是說，如果你創(chuàng)建的虛擬環(huán)境你不想要了，占內(nèi)存了，你隨時可以移走刪除。

那么怎么通過Anaconda創(chuàng)建虛擬環(huán)境呢？就是conda方法?。?！

總的來說，在Anaconda中conda可以理解為一個工具，也是一個可執(zhí)行命令，其核心功能是包管理與環(huán)境管理。所以對虛擬環(huán)境進(jìn)行創(chuàng)建、刪除等操作需要使用conda命令。

pip與conda比較：

依賴項檢查

pip：不一定會展示所需其他依賴包

安裝包時或許會直接忽略依賴項而安裝，僅在結(jié)果中提示錯誤

conda：列出所需其他依賴包

安裝包時自動安裝其依賴項

可以便捷地在包的不同版本中自由切換

環(huán)境管理

pip：維護(hù)多個環(huán)境難度較大

conda：比較方便地在不同環(huán)境之間進(jìn)行切換，環(huán)境管理較為簡單

對系統(tǒng)自帶Python的影響

pip：在系統(tǒng)自帶Python中包的更新/回退版本/卸載將影響其他程序

conda：不會影響系統(tǒng)自帶Python

適用語言

pip：僅適用于Python

conda：適用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN

conda結(jié)合了pip和virtualenv的功能

3 安裝Anaconda

我這里準(zhǔn)備好了Windows下的Anaconda3-2021的安裝包，有需要的可以下載獲取

http://www.dbjr.com.cn/softs/684715.html

下載好后，打開安裝一直點(diǎn)擊下一步就好，注意安裝目錄，看自己吧。我這里給出了圖片流程。(2020版本安裝例程)

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安裝好后，我們可以在任務(wù)欄看到Anaconda3文件夾：

4 Anaconda的使用

配置Anaconda源

這一步非常重要！因為Anaconda的下載源默認(rèn)在國外，如果不配置我們國內(nèi)源的話，下載速度會慢到你懷疑人生的。而且很多時候會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)錯誤而下載失敗。配置方法如下：

打開Anaconda Prompt，執(zhí)行以下命令，將清華鏡像配置添加到Anaconda中：

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

然后我們輸入conda info命令查看當(dāng)前的channel，查看是否配置成功：

conda info

鏡像源添加完成！

5 創(chuàng)建虛擬環(huán)境并使用

5.1 創(chuàng)建虛擬環(huán)境

我們創(chuàng)建一個虛擬環(huán)境，然后在這個環(huán)境中配置各種各樣的包，就可以在這個環(huán)境中運(yùn)行目標(biāo)程序的運(yùn)行。

使用如下命令創(chuàng)建環(huán)境：

conda create -n 環(huán)境名 -y

也可以指定python版本：

conda create -n 環(huán)境名 python=x.x.x -y

python版本我們可以通過以下命令獲?。?/p>

python --version

[外鏈圖片轉(zhuǎn)存失敗,源站可能有防盜鏈機(jī)制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-5E5YmVc6-1651904825600)(%E5%A4%A7%E5%AD%A6/MSB/AIoT/python%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E5%88%9D%E7%BA%A7%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89/%E4%BB%A3%E7%A0%81/image-20220507110118106.png)]

我這里事先已經(jīng)創(chuàng)建好了mindvision環(huán)境。

5.2 查看所有環(huán)境

安裝好后，我們查看conda的所有環(huán)境，輸入以下命令（二選一）：

conda info --envs

conda env list

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在彈出來的框中，我們看到mindvision環(huán)境創(chuàng)建成功。

5.3 激活環(huán)境

創(chuàng)建好環(huán)境后，我們要激活才能使用。執(zhí)行以下命令（三選一）：

conda activate 環(huán)境名 # linux或者windows

activate 環(huán)境名# windows

source activate 環(huán)境名 #linux

[外鏈圖片轉(zhuǎn)存失敗,源站可能有防盜鏈機(jī)制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-7gUcCzFR-1651904825601)(D:/Desktop/%E5%A4%A7%E5%AD%A6/MSB/AIoT/python%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E5%88%9D%E7%BA%A7%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89/%E4%BB%A3%E7%A0%81/image-20220507013142468.png)]

由此可以看到，我們的環(huán)境從base變成了mindvision，這樣我們就從base宿舍到了mindvision宿舍啦。

既然有了宿舍，我們就要住人進(jìn)去啊，也就是我們要在mindvision下載我們所需要的工具包讓我們使用。

5.4 安裝包

執(zhí)行以下命令，我們就可以下載工具包。（選擇其中一種方式即可）：

5.4.1 conda方式

# 在當(dāng)前環(huán)境中安裝包
conda install 包名稱

# 指定版本號
conda install 包名稱=version

# 在指定環(huán)境中安裝包
conda install -n 環(huán)境名 包名稱

5.4.2 pip方式

pip install 包名稱 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #清華鏡像

pip install 包名稱 -i https://pypi.douban.com/simple #豆瓣鏡像

說明：當(dāng)使用conda insatll無法安裝時，可嘗試使用pip安裝，反之亦然。

注意：

1、pip只是包管理器，無法對環(huán)境進(jìn)行管理。因此如果想在指定環(huán)境中使用pip進(jìn)行安裝包，則需要先切換到指定環(huán)境中，再使用pip命令安裝包

2、pip無法更新python，因為pip并不將python視為包

5.4.3 從Anaconda.org安裝包

說明：當(dāng)使用conda install無法進(jìn)行安裝時，可以考慮從Anaconda.org中獲取安裝包的命令，并進(jìn)行安裝。

瀏覽器中輸入http://anaconda.org（無需注冊）

復(fù)制“To install this package with conda run:”下方的命令，并粘貼在終端中執(zhí)行

我這里下載的是mindspore，執(zhí)行命令conda install mindspore。因為我已經(jīng)下載好了，這里我就不演示了。

注：在此環(huán)境安裝的包，退出這個環(huán)境后是無法使用的！

5.5 查看該環(huán)境的所有包

然后我們可以查看一下環(huán)境現(xiàn)有的包（二選一）：

conda list

pip list

執(zhí)行好后，我們可以看到有非常多的包，同時我們之前裝的mindspore也出現(xiàn)在這里了。

5.6 測試是否安裝成功

安裝好mindspore后，我們測試一下該環(huán)境是否能夠使用，首先我們要處于mindvision環(huán)境中，然后進(jìn)入python環(huán)境，最后import mindspore，發(fā)現(xiàn)沒有報錯，成功導(dǎo)了mindspore包。安裝成功！

[外鏈圖片轉(zhuǎn)存失敗,源站可能有防盜鏈機(jī)制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-Gc1os3z7-1651904825604)(%E5%A4%A7%E5%AD%A6/MSB/AIoT/python%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E5%88%9D%E7%BA%A7%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89/%E4%BB%A3%E7%A0%81/image-20220507104751854.png)]

6 退出當(dāng)前環(huán)境

使用以下命令，可以退出當(dāng)前環(huán)境

conda deactivate # windows

source deactivate 環(huán)境名 # linux

[外鏈圖片轉(zhuǎn)存失敗,源站可能有防盜鏈機(jī)制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-9PMjYwSl-1651904825605)(%E5%A4%A7%E5%AD%A6/MSB/AIoT/python%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E5%88%9D%E7%BA%A7%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89/%E4%BB%A3%E7%A0%81/image-20220507110907403.png)]

注意，如果你之前用過conda activate xxx多次進(jìn)入不同的環(huán)境操作之后，然后使用conda deactivate是返回上一層的環(huán)境。

7 刪除環(huán)境/包

使用以下命令，可以刪除指定環(huán)境（謹(jǐn)慎操作）

conda remove -n 環(huán)境名 --all -y

使用以下命令，可以刪除當(dāng)前環(huán)境的包

conda remove 包名稱

使用以下命令，卸載指定環(huán)境中的包

conda remove -n 環(huán)境名 包名稱

以上的-n均可用–name代替

除了以上操作，我還列舉了其它常用的操作總結(jié)：

獲取conda版本	conda --version
更新當(dāng)前conda版本	conda update conda -y
更新包版本	conda update 包名稱 -y
更新所有包	conda update --all或conda upgrade --all
復(fù)制環(huán)境	conda create -n 新環(huán)境名 --clone 舊環(huán)境名
查找可供安裝的包版本	精確查找：conda search --精確查找的參數(shù) 被查找包的全名
查找可供安裝的包版本	模糊查找：conda search 含有此字段名的包名