Anaconda入门教程

 

 Anaconda是一个方便的python包管理和环境管理软件，一般用来配置不同的项目环境。
我们常常会遇到这样的情况，正在做的项目A和项目B分别基于python2和python3，而电脑只能安装一个环境，这个时候Anaconda就派上了用场，它可以创建多个互不干扰的环境，分别运行不同版本的软件包，以达到兼容的目的。 

配置Anaconda源

通常anaconda的默认源在境外，下载速度会非常慢甚至导致网络错误下载包失败，打开Anaconda Prompt使用以下方法将清华镜像添加到anaconda

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

用conda info命令可douban查看当前channel

 

镜像源添加完成

 

创建虚拟环境

conda update --all
# 安装前使用update命令更新软件包
conda create -n your_env_name python=3.7

conda create -n your_env_name python=3.7 numpy pandas

加上=可以指定版本号，不加等号默认安装最新版　

查看所有环境

conda env list

切换环境

Windows

activate 环境名
deactivate # 退出环境　

Linux

source source activate 环境名
source deactivate 环境名

 

导入导出环境

　　如果想要导出当前环境的包信息可以用

conda env export > environment.yaml  （这是一个路径，比如：G:\test\environment.yaml）

　　将包信息存入yaml文件中.

　　当需要重新创建一个相同的虚拟环境时可以用：比如修改一下这个文件里面的两个内容：打开.yaml文件先看一下内容：

　　　　

 

conda env create -f environment.yaml （G:\test\environment.yaml）

 　　

　　其实命令很简单对不对, 我把一些常用的在下面给出来, 相信自己多打两次就能记住

activate // 切换到base环境

activate env // 切换到env环境

conda create -n env python=3 // 创建一个名为env的环境并指定python版本为3(的最新版本)

conda env list // 列出conda管理的所有环境

conda list // 列出当前环境的所有包

conda install 库文件名 //安装python库

conda remove 库文件名 //卸载python库

conda remove -n env --all // 删除env环境及下属所有包

conda update requests  //更新requests包

conda env export > environment.yaml  // 导出当前环境的包信息

conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境

 

与pycharm连接

　　在工作环境中我们会集成开发环境去编码, 这里推荐JB公司的pycharm, 而pycharm也能很方便的和anaconda的虚拟环境结合

　　在Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的python.exe解释器就行了

 

　　　　

　　　　比如你要在learn环境中编写程序, 那么就修改为D:\Software\Anaconda\envs\learn, 可以看到这时候下面的依赖包也变成了learn环境中的包了.接下来我们就可以在pycharm中愉快的编码了.

 

　　　　

 

结语

　　anaconda可以简单的解决单个python环境所带来的弊端.

　　据了解anaconda除了包管理之外还在于其丰富数据分析包, 不过那就是另一个内容了, 我们先学会用anaconda去换一种方法管理自己的开发环境, 这已经是一个很大的进步了.