Anaconda(miniconda)安裝及使用--轉

https://www.waitalone.cn/anaconda-install-error.htmlhtml

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一、Anaconda概述

Anaconda是一個用於科學計算的Python發行版，支持 Linux, Mac, Windows系統，提供了包管理與環境管理的功能，能夠很方便地解決多版本python並存、切換以及各類第三方包安裝問題。Anaconda利用工具/命令conda來進行package和environment的管理，而且已經包含了Python和相關的配套工具。python

這裏先解釋下conda、anaconda這些概念的差異。linux

conda能夠理解爲一個工具，也是一個可執行命令，其核心功能是包管理與環境管理。django

包管理與pip的使用相似，環境管理則容許用戶方便地安裝不一樣版本的python並能夠快速切換。windows

Anaconda則是一個打包的集合，裏面預裝好了conda、某個版本的python、衆多packages、科學計算工具等等，因此也稱爲Python的一種發行版。python2.7

其實還有Miniconda，顧名思義，它只包含最基本的內容——python與conda，以及相關的必須依賴項，對於空間要求嚴格的用戶，Miniconda是一種選擇。編輯器

進入下文以前，說明一下conda的設計理念——conda將幾乎全部的工具、第三方包都當作package對待，甚至包括python和conda自身！所以，conda打破了包管理與環境管理的約束，能很是方便地安裝各類版本python、各類package並方便地切換。ide

二、Anaconda的安裝

Anaconda的下載頁參見官網下載，Linux、Mac、Windows均支持。工具

安裝時，會發現有兩個不一樣版本的Anaconda，分別對應Python 2.7和Python 3.5，兩個版本其實除了這點區別外其餘都同樣。後面咱們會看到，安裝哪一個版本並不本質，由於經過環境管理，咱們能夠很方便地切換運行時的Python版本。（因爲我經常使用的Python是2.7和3.4，所以傾向於直接安裝Python 2.7對應的Anaconda）post

這裏我安裝miniconda，下載地址以下：

https://conda.io/miniconda.html

2.1 安裝報錯編碼錯誤處理

出現這個窗口之後，不要點肯定，而後進入到anaconda安裝文件夾，通常是C:\ProgramData\Anaconda2,若是你提示的錯誤是：UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 3-4 blabla，那麼進入Lib文件夾，用編輯器打開_nsis.py，在import sys下面加上這兩句：

 
       1 
       reload(sys) 
      
       2 
       sys.setdefaultencoding( "utf-8" )

而後點肯定，再點重試便可安裝完成。

三、Anaconda的使用

3.1 管理包

conda 是一種只能經過命令行來使用的程序。相似於pip那樣能夠對Python庫的包進行管理。

安裝命令：

 
       01 
       # 安裝命令 
      
       02 
       conda install package_name 
      
       03 
       # 安裝numpy,輸入 
      
       04 
       conda install numpy 
      
       05 
       # 安裝 matplotlib 
      
       06 
       conda install matplotlib 
      
       07 
       # 查看已安裝的包 
      
       08 
       conda list 
      
       09 
       # 搜索安裝包 
      
       10 
       conda search search_term 
      
       11 
       # 同時安裝多個包 
      
       12 
       conda install numpy scipy pandas 
      
       13 
       # 安裝指定版本的包 
      
       14 
       conda install numpy=1.11 
      
       15 
       # 卸載包 
      
       16 
       conda remove package_name 
      
       17 
       # 更新包 
      
       18 
       conda update package_name 
      
       19 
       # 更新環境中的全部包 
      
       20 
       conda update --all

加速conda下載速度，使用國內鏡像源：

 
       1 
       conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
      
       2 
       conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 
      
       3 
       conda config --set show_channel_urls yes

3.2 管理環境

除了管理包以外，conda 仍是虛擬環境管理器。它相似於另外兩個很流行的環境管理器，即 virtualenv 和 pyenv。

環境能夠分隔不一樣項目的包。由於咱們使用的時候會依賴於某個庫的不一樣版本的代碼或在py2和py3之間進行切換。

也能夠將環境中的包的列表導出爲文件，而後將該文件與代碼包括在一塊兒。這能讓其餘人輕鬆加載代碼的全部依賴項。

pip 提供了相似的功能，即 pip freeze > requirements.txt

建立環境：

conda create -n env_name list of packages，

-n env_name 設置環境的名稱（-n 是指名稱），

而 list of packages 是要安裝在環境中的包的列表。

建立環境時，能夠指定要安裝在環境中的 Python 版本。

conda create -n py3 python=3 或 conda create -n py2 python=2 。

要安裝特定版本（例如 Python 3.3），請使用 conda create -n py python=3.3。

 
       01 
       # 基於 python3.6 建立一個名爲test_py3 的環境 
      
       02 
       conda create --name test_py3 python=3.6 
      
       03 
         
       04 
       # 基於 python2.7 建立一個名爲test_py2 的環境 
      
       05 
       conda create --name test_py2 python=2.7 
      
       06 
         
       07 
       # 激活 test 環境 
      
       08 
       activate test_py2  # windows 
      
       09 
       source activate test_py2 # linux/mac 
      
       10 
         
       11 
       # 切換到python3 
      
       12 
       activate test_py3

3.3 進入環境

建立了環境後，在 OSX/Linux 上使用 source activate my_env 進入環境。在 Windows 上，請使用 activate my_env。

要離開環境，請鍵入 source deactivate（在 OSX/Linux 上）。在 Windows 上，請使用 deactivate。

3.4 保存和加載環境

共享環境這項功能確實頗有用，它能讓其餘人安裝你的代碼中使用的全部包，並確保這些包的版本正確。可使用

conda env export > environment.yaml

將包保存爲 YAML。

第一部分 conda env export 寫出環境中的全部包（包括 Python 版本）。

第二部分 > environment.yaml 將導出的文本寫入到 YAML 文件 environment.yaml 中。如今能夠共享此文件，並且其餘人可以建立和你用於項目相同的環境。

要經過環境文件建立環境，請使用 conda env create -f environment.yaml。這會建立一個新環境，並且它具備在 environment.yaml 中列出的同一庫。

3.5 列出環境

若是忘記了環境的名稱，可使用 conda env list 或conda info -e列出你建立的全部環境。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（即當你不在環境中時使用的環境）名爲 root。

3.6 刪除環境

再也不使用某些環境，可使用 conda env remove -n env_name 刪除指定的環境（在這裏名爲 env_name）。

3.7 共享環境

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。對於不使用 conda 的人，我一般還會使用 pip freeze(在此處瞭解詳情)將一個 pip requirements.txt 文件包括在內。

pip freeze > requirements.txt

pip install -r requirements.txt

四、錯誤處理

安裝好之後，正常安裝django，發如今建立項目的時候會報編碼錯誤，"UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode"

解決辦法：

在anaconda的安裝路徑下找到Lib/mimetypes.py，在import sys以後加入以下代碼

 
       1 
       if sys.getdefaultencoding() != 'gbk': 
      
       2 
           reload(sys) 
      
       3 
           sys.setdefaultencoding('gbk')

參考網址：

https://www.zhihu.com/question/42263480

http://python.jobbole.com/86236/

https://foofish.net/compatible-py2-and-py3.html

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