• Anaconda的安装及使用教程


    1、Anaconda的介绍

    Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。

    Conda是一个开源的包、环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换

    Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包,比如:numpy、pandas等

    Miniconda包括Conda、Python

    2、Anaconda的下载

    本文介绍的是windos操作安装

    1、安装前准备

    anaconda的安装包获取可以直接从官网下载, 但是因为服务器架设在国外所以下载速度就特别慢,人在外和翻墙选手除外!

    国内的学员可以从国内的一些镜像服务器下载,下面是服务器的链接地址:

    官网地址:https://www.anaconda.com/distribution/

    国内镜像地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

    可以在这选择适合自己系统的,建议安装anaconda 3

    2、安装步骤

    双击下载好的 Anaconda文件,出现如下界面,点击 Next 即可。

     点击NEXT

    点击 I Agree (我同意),不同意,当然就没办法继续安装啦。

     Install for: Just me还是All Users,假如你的电脑有好几个 Users ,才需要考虑这个问题.

    其实我们电脑一般就一个 User,就我们一个人使用,勾选Just me

    如果你的电脑有多个用户,选择All Users,我这里直接 All User,继续点击 Next 。

     默认是安装到 C:ProgramDataAnaconda3文件夹下

    耐心的等待安装完成, 时间有点慢,需要安装的包比较多

    去掉默认选项,安装完成

    4、Anaconda配置环境变量

    验证conda是否安装成功,如果没成功请配置环境变量

    解决一系列的报错配置环境变量

     添加以上四个路径,注意顺序,第一个解决conda命令报错,

    第二个第三个解决conda不能使用的问题,

    第四个解决jupyter notebok和pycharm导入的问题

    设置Anaconda镜像,加速下载包

    使用conda install 包名 安装需要的Python非常方便,但是官方的服务器在国外,因此下载速度很慢,

    国内清华大学提供了Anaconda的仓库镜像,我们只需要配置Anaconda的配置文件,添加清华的镜像源,然后将其设置为第一搜索渠道即可cmd命令行下分别执行以下命令:

    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

    5、虚拟环境的管理

    1. 安装包
    conda 的包管理功能和pip 是一样的,当然你选择pip 来安装包也是没问题的。
        1.  #安装 matplotlib   
        2. conda install matplotlib
    
    2. 卸载包
        1. # 删除包  
        2. conda remove matplotlib  
    
    3. 更新包
        1. # 包更新  
        2. conda update matplotlib  
    
    4. 查询已经安装的包
        1. # 查看已安装的包  
        2. conda list  
    
    5、创建新的虚拟环境
        conda create --name your_env_name python=x.x
    
    6、激活虚拟环境
        windows: activate your_env_name
        Linux: source activate your_env_name
        激活后就是进入了新建的虚拟环境,这个时候你的命令行的最左边应该是            (your_env_name)
        虚拟环境建立完成,可以安装各种包了。
    
    7、退出虚拟环境
        deactivate
    
    8、查找虚拟环境
        conda info -e 或者 conda info --envs
    
    9、删除虚拟环境
        conda remove -n your_env_name --all

    也可以使用图像化界面去创建管理虚拟环境

    6、环境的导入导出

    virtualenv和anaconda的环境是不冲突的都可以使用
    
    #将你当前的环境保存到文件中包保存为YAML文件,切换到导出包的环境
        conda env export > environment.yaml   导出
        conda env update -f=/path/to/environment.yml  导入

    其中
    -f表示你要导出文件在本地的路径,所以/path/to/environment.yml要换成你本地的实际路径 对于不使用conda 的用户,我们通常还会使用以下命令将一个 txt文件导出并包括在其中: pip freeze > environment.txt 导出 pip install -r C:UsersMicrostrongenviroment.txt 导入

    可视化工具导入

    7、jupyter notebook配置虚拟环境

    安装ipykernel:
        conda install ipykernel
    如果不可行就使用
       pip install ipykernel 不要问为什么,反正用conda时提示有些东西没装,换成pip瞬间成功。(能用就行)
    激活虚拟环境 将环境写入Notebook的kernel中:
    python
    -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "Python (环境名称)"

    打开Jupyter notebook,新建Python文件,这时候你就能看见你的创建的环境
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