Anaconda的安裝以及修改鏡像地址

環境這種問題確實玄學 好多時候都是碰碰運氣，之後經量把這些過程記錄下來 再使用的時候就不用再處處找了

 

1.Anaconda是什麼？

 

簡單來講，Anaconda是Python的包管理器和環境管理器。先來解決一個初學者都會問的問題：我已經安裝了Python，那麼爲何還須要Anaconda呢？緣由有如下幾點：

（1）Anaconda附帶了一大批經常使用數據科學包，它附帶了conda、Python和 150 多個科學包及其依賴項。所以你能夠用Anaconda當即開始處理數據。

（2）管理包。Anaconda 是在 conda（一個包管理器和環境管理器）上發展出來的。在數據分析中，你會用到不少第三方的包，而conda（包管理器）能夠很好的幫助你在計算機上安裝和管理這些包，包括安裝、卸載和更新包。

（3）管理環境。爲何須要管理環境呢？好比你在A項目中用到了Python2，而新的項目要求使用Python3，而同時安裝兩個Python版本可能會形成許多混亂和錯誤。這時候conda就能夠幫助你爲不一樣的項目創建不一樣的運行環境。還有不少項目使用的包版本不一樣，好比不一樣的pandas版本，不可能同時安裝兩個pandas版本。你要作的應該是在項目對應的環境中建立對應的pandas版本。這時候conda就能夠幫你作到。

總結：Anaconda解決了官方Python的兩大痛點：

（1）提供了包管理功能，Windows平臺安裝第三方包常常失敗的場景得以解決。

（2）提供環境管理功能，解決了多版本Python並存、切換的問題。

 

 

2.如何安裝？

 

注意：若是你是windows 10系統，注意在安裝Anaconda軟件的時候，右擊安裝軟件→選擇以管理員的身份運行。

安裝選擇設置到環境變量

完成安裝後，若是你是在windows上操做，按下面圖打開 Anaconda Prompt （或者 Mac 下的終端），後面我會將Anaconda Prompt統一稱爲「終端」。

注意：若是你是windows 10系統，按下圖操做

直接在官網下載安裝包，官網地址https://www.anaconda.com/download/。選擇Python3.6的安裝包進行下載，下載完成後直接安裝。安裝完成以後會有一個Anaconda Prompt，相似於windows的終端操做，能夠輸入命令行啦！

 

                         圖1：Anaconda安裝成功界面

 

 

 

 

3.如何管理包？

 

 

安裝Anaconda以後，咱們就能夠很方便的管理安裝包（安裝，卸載，更新）。

 

（1）安裝包

conda 的包管理功能和pip 是同樣的，固然你選擇pip 來安裝包也是沒問題的。

 

1.  
   # 安裝 matplotlib
2.  
   conda install matplotlib

（2）卸載包

1.  
   # 刪除包
2.  
   conda remove matplotlib

（3）更新包

1.  
   # 包更新
2.  
   conda update matplotlib

（4）查詢已經安裝的包

1.  
   # 查看已安裝的包
2.  
   conda list

(5)修改鏡像地址

 

1.修改Anaconda鏡像地址

安裝Anaconda時候，訪問的是國外的網絡，因此下載Anaconda和安裝包時會特別慢。咱們須要更換到國內鏡像源地址，這裏我更換到國內的清華大學地址。（永久添加鏡像）Windows命令：

 

1.  
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
2.  
   conda config --set show_channel_urls yes

2.修改pip鏡像地址

若是你安裝包時用的是pip，感受也很慢。一樣的，咱們把pip的鏡像源地址改爲國內的，豆瓣源速度比較快。（臨時修改的方法）Windows命令：

 

能夠在使用pip的時候加參數-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

例子：

1.  
   #這樣就會從清華這邊的鏡像去安裝numpy庫。
2.  
    
3.  
   pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy

固然，pip還有永久修改，一勞永逸的辦法：

 

windows下，直接在user目錄中建立一個pip目錄，如：C:\Users\xx\pip，新建文件pip.ini，內容以下：

 

1.  
   [ global]
2.  
   index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4.如何管理環境

 

 

conda 能夠爲你不一樣的項目創建不一樣的運行環境。

 

 

（1）建立環境

 

conda create –n python27 numpy

上面的命令中，python27是設置環境的名稱（-n是指該命令後面的python27是你要建立環境的名稱），numpy是你要安裝在環境中的包名稱。

注意：建立環境時，能夠指定要安裝在環境中的Python版本。當你同時使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代碼時這頗有用。要建立具備特定 Python 版本的環境，例如建立環境名稱爲python36，並安裝最新版本的Python3.6在終端中輸入：

 

conda create –n python36 python=3.6

或也能夠這樣建立環境名稱爲python27，並安裝最新版本Python2.7：

conda create –n python27 python=2.7

由於我作的項目不一樣，有時候會用到Python2，還有時候會用到Python3。因此我在本身的計算機上建立了這兩個環境，並分別取了這樣的環境名稱：python27,python36。這樣我能夠根據不一樣的項目輕鬆使用不一樣版本的python。

 

2）進入環境

在 Windows 上，你可使用

 

conda activate python27

進入。進入以後，你能夠在終端提示符中看到環境名稱。固然，當你進入環境後，能夠用conda list 查看環境中默認的安裝包。

圖2：進入環境

 

（3）離開環境

在 Windows 上，終端中輸入：

deactivate

（4）共享環境

共享環境很是有用，它能讓其餘人安裝你代碼中使用的全部包，並確保這些包的版本正確。好比你開發了一個藥店數據分析系統，你要提交給項目部署系統的人來部署你的項目，可是他們並不知道你當時開發時使用的是哪一個python版本，以及使用了哪些包和包的版本。這怎麼辦呢？你能夠在你當前的環境的終端中使用:

 

conda env export > environment.yaml

將你當前的環境保存到文件中包保存爲YAML文件（包括Pyhton版本和全部包的名稱）。命令的第一部分 conda env export 用於輸出環境中的全部包的名稱（包括 Python 版本）。你在終端中上能夠看到導出的環境文件路徑。在 GitHub 上共享代碼時，最好一樣建立環境文件並將其包括在代碼庫中。這能讓其餘人更輕鬆地安裝你的代碼的全部依賴項。

               

圖3：共享環境

 

那麼問題來了:導出的環境文件，在其餘電腦環境中如何使用呢？

首先在conda中進入你的環境，好比conda activate python27。而後在使用如下命令更新你的環境：

 

1.  
   #其中-f表示你要導出文件在本地的路徑，因此/path/to/environment.yml要換成你本地的實際路徑
2.  
   conda env update -f=/path/to/environment.yml

對於不使用conda 的用戶，咱們一般還會使用如下命令將一個 txt文件導出幷包括在其中:

pip freeze > environment.txt

圖4：恢復環境共享

而後我將該文件包含在項目的代碼庫中，其餘項目成員即便在他的電腦上沒有安裝conda也可使用該文件來安裝和我同樣的開發環境：

他在本身的電腦上進入python命令環境，而後運行如下命令就能夠安裝該項目須要的包：

 

1.  
   #其中 C:\Users\Microstrong\enviroment.txt是該文件在你電腦上的實際路徑。
2.  
   pip install -r C:\Users\Microstrong\enviroment.txt

（5）列出環境

有時候會忘記本身建立的環境名稱，這時候用 conda env list 就能夠列出你建立的全部環境。

        

                         圖5：查看環境

你會看到環境的列表，並且你當前所在環境的旁邊會有一個星號。默認的環境（即當你不在選定環境中時使用的環境）名爲 base。

 

6）刪除環境

若是你再也不使用某個環境，可使用如下命令。

1.  
   #刪除指定的環境（在這裏環境名爲 python27）。
2.  
   conda env remove -n python27

Reference:

初學python者自學anaconda的正確姿式是什麼？？ - 猴子的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/58033789/answer/254673663

初學python者自學anaconda的正確姿式是什麼？？ - 劉志軍的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/58033789/answer/155593506

轉自

https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/79677557