Anaconda多環境多版本python配置筆記

1、Conda測試過程：

1. 使用conda。首先確認已經安裝好了conda
2. 配置環境。下一步經過建立幾個環境來展現conda的環境管理功能。學習如何確認在哪一個環境中，以及如何作複製一個環境做爲備份。
3. 測試python。而後檢查哪個版本的python能夠被安裝，以及安裝另外一個版本的python，還有在兩個版本的python之間的切換。
4. 檢查包。1)羅列出安裝在咱們電腦上的包，2)瀏覽可用的包，3)使用conda install命令來來安裝以及移除一些包。對於一些不能使用conda安裝的包，4)在Anaconda.org網站上搜索。對於那些在其它位置的包，5)使用pip命令來實現安裝。
5. 移除包、環境以及conda。

2、完整過程

提示：在任什麼時候候經過在命令後邊跟上--help來得到該命令的完整文檔。例如，經過以下的命令來學習conda的update命令。

conda update --help

1. 管理conda：

Conda既是一個包管理器又是一個環境管理器。咱們知道包管理器，它能夠幫咱們發現和查看包。可是若是當咱們想要安裝一個包，可是這個包只支持跟咱們目前使用的python不一樣的版本時。只須要幾行命令，就能夠搭建起一個能夠運行另外python版本的環境。，這就是conda環境管理器的強大功能。
提示：不管使用Linux、OS X或者Windows命令行工具，在命令行終端conda指令都是同樣的，除非有特別說明。

檢查conda已經被安裝。

爲了確保已經在正確的位置安裝好了conda，讓咱們來檢查是否已經成功安裝好了Anaconda。在命令行終端窗口，輸入以下代碼：

conda --version

Conda會返回安裝Anaconda軟件的版本。
提示：若是看到了錯誤信息，檢查是否在安裝過程當中選擇了僅爲當前用戶按安裝，而且是否以一樣的帳戶來操做。確保用一樣的帳戶登陸安裝了以後從新打開命令行終端窗口。

升級當前版本的conda

接下來，讓咱們經過使用以下update命令來升級conda：

conda update conda

conda將會比較新舊版本而且告訴咱們哪個版本的conda能夠被安裝。它也會通知咱們伴隨此次升級其它包同時升級的狀況。
若是新版本的conda可用，它會提示咱們輸入y進行升級.

proceed ([y]/n)? y

conda更新到最新版後，咱們將進入下一個主題。

2. 管理環境。

如今咱們經過建立一些環境來展現conda的環境操做，而後移動它們。

建立並激活一個環境

使用conda create命令，後邊跟上咱們但願用來稱呼它的任何名字：

conda create --name bio biopython

這條命令將會給biopython包建立一個新的環境，位置在/envs/bio
小技巧：不少跟在--後邊經常使用的命令選項，能夠被略寫爲一個短線加命令首字母。因此--name選項和-n的做用是同樣的。經過conda -h或conda –-help來看大量的縮寫。

激活這個新環境

Linux，OS X: source activate bio Windows：activate bio

小技巧：新的開發環境會被默認安裝在conda目錄下的envs文件目錄下。咱們能夠指定一個其餘的路徑；去經過conda create -h瞭解更多信息吧。
小技巧：若是咱們沒有指定安裝python的版本，conda會安裝咱們最初安裝conda時所裝的那個版本的python。

建立第二個環境

此次讓咱們來建立並命名一個新環境，而後安裝另外一個版本的python以及兩個包 numpy 和 matplotlib。

conda create -n Python3 python=3 numpy matplotlib

這將建立第二個基於python3 ，包含numpy 和 matplotlib 包，稱爲Python3的新環境，在/envs/Python3文件夾裏。
小技巧：在此同時安裝你想在這個環境中運行的包，
小提示：在建立環境的同時安裝好全部咱們想要的包，在後來依次安裝可能會致使依賴性問題
小技巧：還能夠在conda create命令後邊附加更多的條件，鍵入conda create –h 查看更多細節。

列出全部的環境

如今讓咱們來檢查一下截至目前所安裝的環境，使用conda environment info 命令來查看它:

conda info --envs

將會看到以下的環境列表：

conda environments:

注意：conda會在目前活動的環境前邊加上*號。

切換到另外一個環境(activate/deactivate)

爲了切換到另外一個環境，鍵入下列命令以及所需環境的名字。

Linux，OS X: source activate Python2 Windows：activate Python2Python2

若是要從你當前工做環境的路徑切換到系統根目錄時，鍵入：

Linux，OS X: source deactivate Windows: deactivate

當該環境再也不活動時，將再也不被提早顯示。

複製一個環境

經過克隆來複制一個環境。這兒將經過克隆Python2來建立一個稱爲Python2bak的副本。

conda create -n Python2bak --clone Python2

經過conda info –-envs來檢查環境
如今應該能夠看到一個環境列表：

刪除一個環境

若是你不想要這個名爲Python2bak的環境，就按照以下方法移除該環境：

conda remove -n Python2bak --all

爲了肯定這個名爲Python2bak的環境已經被移除，輸入如下命令：

conda info -e

Python2bak已經再也不在你的環境列表裏了，因此咱們知道它被刪除了。

學習更多關於環境的知識

若是你想學習更多關於conda的命令，就在該命令後邊跟上 -h

conda remove -h

3. 管理Python

conda對Python的管理跟其餘包的管理相似，因此能夠很輕鬆地管理和升級多個安裝。

檢查python版本

首先讓咱們檢查哪一個版本的python能夠被安裝：

conda search --full --name python

咱們可使用conda search python來看到全部名字中含有「python」的包或者加上--full --name命令選項來列出徹底與「python」匹配的包。

安裝一個不一樣版本的python

如今咱們假設須要python3來編譯程序，可是不想覆蓋掉python2.7來升級，能夠建立並激活一個名爲Python3的環境，並經過下面的命令來安裝最新版本的python3：

conda create -n Python3 python=3 ·Linux，OS X：source activate Python3 ·Windows： activate Python3Python3Python3

小提示：給環境取一個很形象的名字，例如「Python3」是很明智的。

肯定環境添加成功

爲了確保Python3環境已經被安裝了，鍵入以下命令：

conda info -e

conda會顯示環境列表，當前活動的環境會被括號括起來（Python3）

檢查新的環境中的python版本

確保環境中運行的是Python3：

python --version

使用不一樣版本的python

爲了使用不一樣版本的python，你能夠切換環境，經過簡單的激活它就能夠，讓咱們看看如何返回默認2.7

·Linux，OS X: source activate Python2 ·Windows：activate  Python2

 Python2

檢查python版本：

確保Python2環境中仍然在運行安裝conda時安裝的那個版本的python。

python --version

註銷該環境

當你完成了在Python2環境中的工做室，註銷掉該環境並轉換路徑到先前的狀態：

·Linux，OS X：source deactivate ·Windows：deactivate

4. 管理包

如今讓咱們來演示包。咱們已經安裝了一些包（numpy，matplotlib和一些特定版本的python），當咱們建立一個新環境時。咱們檢查咱們已經安裝了那些包，檢查哪些是可用的，尋找特定的包並安裝它。接下來咱們在Anconda.org倉庫中查找並安裝一些指定的包，用conda來完成更多pip能夠實現的安裝。

查看該環境中包和其版本的列表：

使用這條命令來查看哪一個版本的python或其餘程序安裝在了該環境中，或者確保某些包已經被安裝了或被刪除了。在終端窗口中輸入：

conda list

使用conda命令查看可用包的列表

一個可用conda安裝的包的列表，按照Python版本分類，能夠從這個地址得到：
http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html

查找一個包

首先讓咱們來檢查咱們須要的這個包是否能夠經過conda來安裝：

conda search numpy

它展現了這個包，因此咱們知道它是可用的。

安裝一個新包

咱們將在當前環境中安裝這個numpy包，使用conda命令以下；
conda install --name Python3 numpy
提示：必須告訴conda要安裝環境的名字（-n Python3）不然它將會被安裝到當前環境中。
如今激活Python3環境，而且用conda list來顯示哪些程序被安裝了。

·Linux，OS X：source activate Python3 ·Windows：activate Python3 全部的平臺： conda list

從Anaconda.org安裝一個包

若是一個包不能使用conda安裝，咱們接下來將在Anaconda.org網站查找。Anaconda.org向公開和私有包倉庫提供包管理服務。Anaconda.org是一個連續分析產品。
提示：你在Anaconda.org下載東西的時候不強制要求註冊。
爲了從Anaconda.org下載到當前的環境中，咱們須要經過指定Anaconda.org爲一個特定通道，經過輸入這個包的完整路徑來實現。
在瀏覽器中，去 http://anaconda.org 網站。咱們查找一個叫「bottleneck」的包，因此在左上角的叫「Search Anaconda Cloud」搜索框中輸入「bottleneck」並點擊search按鈕。
Anaconda.org上會有超過一打的bottleneck包的版本可用，可是咱們想要那個被下載最頻繁的版本。因此你能夠經過下載量來排序，經過點擊Download欄。
點擊包的名字來選擇最常被下載的包。它會連接到Anaconda.org詳情頁顯示下載的具體命令：

conda install --channel https：//conda .anaconda.ort/pandas bottleneck

檢查被下載的包

conda list

經過pip命令來安裝包

對於那些沒法經過conda安裝或者從Anaconda.org得到的包，咱們一般能夠用pip（「pip install packages」的簡稱）來安裝包。
提示： pip只是一個包管理器，因此它不能爲你管理環境。pip甚至不能升級python，由於它不像conda同樣把python當作包來處理。可是它能夠安裝一些conda安裝不了的包，和vice versa（此處不會翻譯）。pip和conda都集成在Anaconda或miniconda裏邊。

咱們激活咱們想放置程序的環境，而後經過pip安裝一個叫「See」的程序。

·Linux，OS X： source activate bunnies ·Windows：activate bunnies 全部平臺： pip install see

檢查pip安裝

檢查See是否被安裝：

conda list

5. 移除包、環境、或者conda

咱們經過移除一個或多個試驗包、環境以及conda來結束此次測試指導。

移除包

假設咱們決定再也不使用mkl。你能夠在Python3環境中移除它。

conda remove -n Python3 mkl

確認包已經被移除

使用conda list命令來確認mkl已經被移除了

conda list

移除環境

咱們再也不須要Python3環境了，因此輸入如下命令：
conda remove -n Python3 --all

確認環境被移除

爲了確認Python3環境已經被移除了，輸入如下命令：

conda info --e

Python3再也不顯示在環境列表裏了，因此咱們知道它已經被刪除了

刪除conda

• Linux，OS X：
  移除Anaconda 或 Miniconda 安裝文件夾

　　rm -rf ~/miniconda OR rm -rf ~/anaconda

• Windows：
  去控制面板，點擊「添加或刪除程序」，選擇「Python3.6.0（Anaconda3）」並點擊刪除程序。

   

=====================================================================

好啦！本次的筆記就是這些啦。正所謂，「好記性不如爛筆頭」，我先記錄下來，方便之後忘了回來能查到。固然啦，若是也能幫到你們，那就是更多的意義啦~~~

歡迎轉載！同時，請註明出處！！！

若是以爲有用，能夠隨手點個贊；若是想吐槽或者交流，請在留言區留下評論，謝謝~