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Anaconda多环境多版本python配置指导

Anaconda多环境多版本python配置指导

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最近学python,读完了语法后在GitHub找了一些练习来做,由于学的是python3.x语法,而GitHub上的好多数练习源码都是基于2.x的,而有些有些modulepython3.x上没有,因此为装这些包折腾了好久,浪费了好些时间,这两天才发现Anaconda这个神奇的软件,它是python科学计算的一个分发版,据说常用的包都打包在里边了。并由此得知还有不少该类型的软件。安装完成之后也遇到了不少麻烦,可能是由于初学,不习惯用命令行的缘故,因此网上有不少中文教程,但总是解决不了我的问题,最后还是官方文档比较详细,在此翻译如下,希望帮助到英语不行的同学。

原文地址:http://conda.pydata.org/docs/test-drive.html

conda测试指南

在开始这个conda测试之前,你应该已经下载并安装好了Anaconda或者Miniconda
注意:在安装之后,你应该关闭并重新打开windows命令行。

一、Conda测试过程:

  1. 使用conda。首先我们将要确认你已经安装好了conda
  2. 配置环境。下一步我们将通过创建几个环境来展示conda的环境管理功能。使你更加轻松的了解关于环境的一切。我们将学习如何确认你在哪个环境中,以及如何做复制一个环境作为备份。
  3. 测试python。然后我们将检查哪一个版本的python可以被安装,以及安装另一个版本的python,还有在两个版本的python之间的切换。
  4. 检查包。我们将1)罗列出安装在我们电脑上的包,2)浏览可用的包,3)使用conda install命令来来安装以及移除一些包。对于一些不能使用conda安装的包,我们将4)Anaconda.org网站上搜索。对于那些在其它位置的包,我们将5)使用pip命令来实现安装。我们还会安装一个可以免费试用30天的商业包IOPro
  5. 移除包、环境以及conda.我们将以学习删除你的包、环境以及conda来结束这次测试。

二、完整过程

提示:在任何时候你可以通过在命令后边跟上-help来获得该命令的完整文档。例如,你可以通过如下的命令来学习condaupdate命令。

conda update --help

1. 管理conda

Conda既是一个包管理器又是一个环境管理器。你肯定知道包管理器,它可以帮你发现和查看包。但是如果当我们想要安装一个包,但是这个包只支持跟我们目前使用的python不同的版本时。你只需要几行命令,就可以搭建起一个可以运行另外python版本的环境。,这就是conda环境管理器的强大功能。
提示:无论你使用LinuxOS X或者Windows命令行工具,在你的命令行终端conda指令都是一样的,除非有特别说明。

检查conda已经被安装。

为了确保你已经在正确的位置安装好了conda,让我们来检查你是否已经成功安装好了Anaconda。在你的命令行终端窗口,输入如下代码:

conda --version

Conda会返回你安装Anaconda软件的版本。
提示:如果你看到了错误信息,检查你是否在安装过程中选择了仅为当前用户按安装,并且是否以同样的账户来操作。确保用同样的账户登录安装了之后重新打开命令行终端窗口。

升级当前版本的conda

接下来,让我们通过使用如下update命令来升级conda

conda update conda

conda将会比较新旧版本并且告诉你哪一个版本的conda可以被安装。它也会通知你伴随这次升级其它包同时升级的情况。
如果新版本的conda可用,它会提示你输入y进行升级.

proceed ([y]/n)? y

conda更新到最新版后,我们将进入下一个主题。

2. 管理环境。

现在我们通过创建一些环境来展示conda的环境操作,然后移动它们。

创建并激活一个环境

使用conda create命令,后边跟上你希望用来称呼它的任何名字:

conda create --name snowflake biopython

这条命令将会给Biopython创建一个新的环境,位置在/envs/snowflakes
小技巧:很多跟在--后边常用的命令选项,可以被略写为一个短线加命令首字母。所以--name选项和-n的作用是一样的。通过conda -hconda –-help来看大量的缩写。

激活这个新环境

Linux,OS X: source activate snowflakes

Windows:activate snowflake`

小技巧:新的开发环境会被默认安装在你conda目录下的envs文件目录下。你可以指定一个其他的路径;去通过conda create -h了解更多信息吧。
小技巧:如果我们没有指定安装python的版本,donda会安装我们最初安装conda时所装的那个版本的python

创建第二个环境

这次让我们来创建并命名一个新环境,然后安装另一个版本的python以及两个包 Astroid Babel

conda create -n bunnies python=3 Astroid Babel

这将创建第二个基于python3 Astroid and Babel 的新环境,在/envs/bunnies文件夹里。
小技巧:在此同时安装你想在这个环境中运行的程序,
小提示:在你创建环境的同时安装好所有你想要的程序,在后来依次安装可能会导致依赖性问题。
小技巧:你可以在conda create命令后边附加跟多的条件,键入conda create –h 查看更多细节。

列出所有的环境

现在让我们来检查一下截至目前你所安装的环境,使用conda environment info 命令来查看它:

conda info -envis

你将会看到如下的环境列表:

conda environments:

snowflakes * /home/username/miniconda/envs/snowflakes

 

bunnies /home/username/miniconda/envs/bunnies

 

root /home/username/miniconda

确认当前环境

你现在处于哪个环境中呢?snowflakes还是bunnies?想要确定它,输入下面的代码:

conda info -envis

conda将会显示所有环境的列表,当前环境会显示在一个括号内。

(snowflakes)

注意:conda有时也会在目前活动的环境前边加上*号。

切换到另一个环境(activate/deactivate)

为了切换到另一个环境,键入下列命令以及所需环境的名字。

Linux,OS X: source activate snowflakes

Windows:activate snowflakes

如果要从你当前工作环境的路径切换到系统根目录时,键入:

Linux,OS X: source deactivate

Windows: deactivate

当该环境不再活动时,将不再被提前显示。

复制一个环境

通过克隆来复制一个环境。这儿将通过克隆snowfllakes来创建一个称为flowers的副本。

conda create -n flowers --clone snowflakes

通过conda info –-envs来检查环境
你现在应该可以看到一个环境列表:flowers, bunnies, and snowflakes.

删除一个环境

如果你不想要这个名为flowers的环境,就按照如下方法移除该环境:

conda remove -n flowers --all

为了确定这个名为flowers的环境已经被移除,输入以下命令:

conda info -e

flowers 已经不再在你的环境列表里了,所以我们知道它被删除了。

学习更多关于环境的知识

如果你想学习更多关于conda的命令,就在该命令后边跟上 -h

conda remove -h

3. 管理Python

condaPython的管理跟其他包的管理类似,所以可以很轻松地管理和升级多个安装。

检查python版本

首先让我们检查那个版本的python可以被安装:

conda search --full --name python

你可以使用conda search python来看到所有名字中含有"python"的包或者加上--full --name命令选项来列出完全与"python"匹配的包。

安装一个不同版本的python

现在我们假设你需要python3来编译程序,但是你不想覆盖掉你的python2.7来升级,你可以创建并激活一个名为snakes的环境,并通过下面的命令来安装最新版本的python3

conda create -n snakes python=3

·Linux,OS X:source activate snakes

·Windows: activate snakes

小提示:给环境取一个很形象的名字,例如"Python3"是很明智的,但是并不有趣。

确定环境添加成功

为了确保snakes环境已经被安装了,键入如下命令:

conda info -e

conda会显示环境列表,当前活动的环境会被括号括起来(snakes)

检查新的环境中的python版本

确保snakes环境中运行的是python3

python --version

使用不同版本的python

为了使用不同版本的python,你可以切换环境,通过简单的激活它就可以,让我们看看如何返回默认2.7

·Linux,OS X: source activate snowflakes

·Windows:activate snowflakes

检查python版本:

确保snowflakes环境中仍然在运行你安装conda时安装的那个版本的python

python --version

注销该环境

当你完成了在snowflakes环境中的工作室,注销掉该环境并转换你的路径到先前的状态:

·Linux,OS X:source deactivate

·Windows:deactivate

4. 管理包

现在让我们来演示包。我们已经安装了一些包(AstroidBabel和一些特定版本的python),当我们创建一个新环境时。我们检查我们已经安装了那些包,检查哪些是可用的,寻找特定的包并安装它。接下来我们在Anconda.org仓库中查找并安装一些指定的包,用conda来完成更多 pip可以实现的安装,并安装一个商业包。

查看该环境中包和其版本的列表:

使用这条命令来查看哪个版本的python或其他程序安装在了该环境中,或者确保某些包已经被安装了或被删除了。在你的终端窗口中输入:

conda list

使用conda命令查看可用包的列表

一个可用conda安装的包的列表,按照Python版本分类,可以从这个地址获得:
http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html

查找一个包

首先让我们来检查我们需要的这个包是否可以通过conda来安装:

conda search beautifulsoup4

它展示了这个包,所以我们知道它是可用的。

安装一个新包

我们将在当前环境中安装这个Beautiful Soup包,使用conda命令如下;
conda install --name bunnies beautifulsoup4
提示:你必须告诉conda
你要安装环境的名字(-n bunies)否则它将会被安装到当前环境中。
现在激活bunnies环境,并且用conda list来显示哪些程序被安装了。

·Linux,OS X:source activate bunnies

·Windows:activate bunnies

所有的平台:

conda list

Anaconda.org安装一个包

如果一个包不能使用conda安装,我们接下来将在Anaconda.org网站查找。Anaconda.org向公开和私有包仓库提供包管理服务。Anaconda.org是一个连续分析产品。
提示:你在Anaconda.org下载东西的时候不强制要求注册。
为了从Anaconda.org下载到当前的环境中,我们需要通过指定Anaconda.org为一个特定通道,通过输入这个包的完整路径来实现。
在浏览器中,去 http://anaconda.org 网站。我们查找一个叫"bottleneck"的包,所以在左上角的叫"Search Anaconda Cloud"搜索框中输入"bottleneck"并点击search按钮。
Anaconda.org
上会有超过一打的bottleneck包的版本可用,但是我们想要那个被下载最频繁的版本。所以你可以通过下载量来排序,通过点击Download栏。
点击包的名字来选择最常被下载的包。它会链接到Anaconda.org详情页显示下载的具体命令:

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

检查被下载的包

conda list

通过pip命令来安装包

对于那些无法通过conda安装或者从Anaconda.org获得的包,我们通常可以用pip"pip install packages"的简称)来安装包。
提示: pip只是一个包管理器,所以它不能为你管理环境。pip甚至不能升级python,因为它不像conda一样把python当做包来处理。但是它可以安装一些conda安装不了的包,和vice versa(此处不会翻译)。pipconda都集成在Anacondaminiconda里边。

我们激活我们想放置程序的环境,然后通过pip安装一个叫"See"的程序。

·Linux,OS X: source activate bunnies

·Windows:activate bunnies

所有平台:

pip install see

检查pip安装

检查See是否被安装:

conda list

安装商业包

安装商业包与你安装其他的包的过程异常。举个例子,让我们安装并删除一个更新的商业包的免费试用 IOPro,可以加速你的python处理速度:

conda install iopro

提示:除了学术使用,该版本在30天后试用期满

你现在可以安装以及检查你想用conda安装的任何包,无论使用conda命令、从Anaconda.org下载或者使用pip安装,无论开源软件还是商业包。

5. 移除包、环境、或者conda

如果你愿意的话。让我们通过移除一个或多个试验包、环境以及conda来结束这次测试指导。

移除包

假设你决定不再使用商业包IOPro。你可以在bunnies环境中移除它。

conda remove -n bunnies iopro

确认包已经被移除

使用conda list命令来确认IOPro已经被移除了

conda list

移除环境

我们不再需要snakes环境了,所以输入以下命令:
conda remove -n snakes --all

确认环境被移除

为了确认snakes环境已经被移除了,输入以下命令:

conda info --envis

snakes不再显示在环境列表里了,所以我们知道它已经被删除了

删除conda

  • LinuxOS X
    移除Anaconda Miniconda 安装文件夹

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

  • Windows
    去控制面板,点击"添加或删除程序",选择"Python2.7Anaconda""Python2.7Miniconda"并点击删除程序。

 

以下是个人的安装经验:

我之前电脑安装的是Python 3.5.1 |Anaconda 4.0.0 (64-bit),现如今我要在此基础上安装python2.7

首先在Anaconda Prompt直接输入下面命令既可以:
conda create --name py27 python=2

(有“removing: D:\Anaconda3\pkgs\.conda_lock-2132”警告之前应该先输入conda clean --lock)

其中py27是环境名字,python=2是我们需要的版本,然后耐心等待整个程序的安装!

然后激活这个环境:
activate py27

输入python就变成了Python 2.7.12 |

要想重新切换为python3,必须先输入deactivate py27

 

附加:

 

申请免费的学术License

 

对于学生来说,可以申请免费的学术License,以安装额外的功能包,以实现计算过程的加速。

 

申请地址: https://store.continuum.io/cshop/academicanaconda

 

申请后,会得到一个license文件,将其放在~/.continuum目录下即可。

 

posted @ 2016-07-01 09:30  编程浪子Yiutto  阅读(7305)  评论(0编辑  收藏  举报