Anaconda 介绍、安装（Windows、Linux）

Anaconda 简介　　

Anaconda = Python + 包和环境管理器（Conda）+ 常用库 + 集成工具。它适合那些需要快速搭建数据科学或机器学习开发环境的用户。Anaconda和Python相当于是汽车和发动机的关系，安装Anaconda后，就像买了一台车，无需自己去安装发动机和其他零配件，而Python作为发动机提供Anaconda工作所需的内核。Anaconda包及其依赖项和环境的管理工具为 conda 命令，与传统的 Python pip 工具相比Anaconda的conda可以更方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单。

为什么选择 Anaconda？

• 方便安装： 安装 Anaconda 就像安装一个应用程序一样简单，它为您预先安装好了许多常用的工具，无需单独配置。
• 包管理器： Anaconda 包含一个名为 Conda 的包管理器，用于安装、更新和管理软件包。Conda 不仅限于 Python，还支持多种其他语言的包管理。
• 环境管理： 使用 Anaconda，您可以轻松地创建和管理多个独立的 Python 环境，比如可以安装 python2 和 python3 环境，然后实现自由切换。这对于在不同项目中使用不同的库和工具版本非常有用，以避免版本冲突。
• 集成工具和库： Anaconda 捆绑了许多用于数据科学、机器学习和科学计算的重要工具和库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy、Scikit-learn 等。
• Jupyter 笔记本： Jupyter 是一个交互式的计算环境，支持多种编程语言，但在 Anaconda 中主要用于 Python。它允许用户创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和叙述文本的文档。

• Spyder 集成开发环境： Anaconda 中集成了 Spyder，这是一个专为科学计算和数据分析而设计的开发环境，具有代码编辑、调试和数据可视化等功能。
• 跨平台性： Anaconda可在Windows、macOS和 Linux等操作系统上运行，使其成为一个跨平台的解决方案。

Anaconda 安装下载(windows)

访问下方官方网站下载。注意点击跳过登录然后下载Anaconda Distribution版本。

https://www.anaconda.com/

 

对比维度	Anaconda Distribution	Miniconda
安装体积	大（约 500MB+），包含 8000+ 个数据科学常用库	小（约 50MB），仅包含 Python、Conda 和核心依赖
预装内容	完整数据科学套件：Jupyter、JupyterLab、Spyder IDE 及 pandas/numpy/scikit-learn 等常用库	极简环境：只有 Python 解释器、Conda 包管理器和必要依赖，无额外库
使用场景	新手 / 快速上手数据科学，不想手动配置环境	有经验用户 / 需要轻量环境，可按需安装所需包
灵活性	低（预装大量可能用不到的包，占用空间）	高（完全自定义安装，只装需要的包，更干净）
下载 / 安装速度	慢（文件大、内容多）	快（文件小、安装快）

 双击刚刚下载的压缩包，然后注意下方的一些选项说明，其余的直接一路next。

 

 

 这里我只选了三个，没有将其作为默认python环境

 

选项	作用	推荐选择
Create shortcuts (supported packages only)	为支持的包创建开始菜单快捷方式（如 Anaconda Navigator、Jupyter Notebook 等）	✅ 推荐勾选，方便快速启动工具
Add installation to my PATH environment variable	将 Anaconda 路径添加到系统环境变量 PATH，可在任意终端直接调用 conda/python	⚠️ 不推荐勾选（官方提示），易与系统其他 Python 环境冲突，建议通过开始菜单的 Anaconda Prompt 操作
Register Anaconda3 as my default Python 3.13	让 VSCode、PyCharm 等 IDE 自动识别 Anaconda 为系统默认 Python 3.13	⚠️ 按需选择：若你主要用 Anaconda 开发，可勾选；若有其他 Python 版本，建议不勾选避免干扰
Clear the package cache upon completion	安装完成后清理包缓存，释放磁盘空间	✅ 强烈推荐勾选，不影响功能且能节省存储空间

 安装的时候在这一步卡了很长时间

　　下载完成点击next,

 点击finish下载完毕

选项	作用	推荐选择
Launch Anaconda Navigator	安装完成后自动打开 Anaconda 图形化管理界面（可可视化管理环境、启动 Jupyter/Spyder 等工具）	⚠️ 可取消勾选，避免首次启动加载慢；后续可从开始菜单手动打开
Welcome to Anaconda	打开官方入门指南网页	⚠️ 可取消勾选，避免弹出额外浏览器窗口

 

验证是否下载成功

win+R 然后输入cmd.执行

python --version

conda info

 

因conda默认源服务器在海外，使用默认源下载第三方库时可能由于网络问题导致下载失败，故在此配置国内源。在命令提示符中执行conda config --set show_channel_urls yes，会在“C:\Users（用户）\用户名”路径下生成“.condarc”文件

双击“.condarc”文件，选择使用记事本打开，删除其中所有内容，并粘贴如下内容之后保存，这样就配置好了国内清华源

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults

 

 

 

 

 至此windows安装结束

Anaconda 安装下载(linux)

同样在官网下载相关安装包64-Bit (x86) Installer 和 64-Bit (AWS Graviton2 / ARM64) Installer 如何选见下方介绍

 

在你的 Linux 终端里运行：

uname -m

• 输出 x86_64 → 下载 x86 版本
• 输出 aarch64 → 下载 ARM64 版本

选项	架构类型	适用 Linux 设备	典型场景
64-Bit (x86) Installer	x86_64 (amd64)	绝大多数 PC 服务器、工作站（Intel Xeon、AMD EPYC 等）	传统 Linux 服务器开发、数据科学、机器学习
64-Bit (AWS Graviton2 / ARM64) Installer	ARM64 (aarch64)	AWS Graviton2/3 云服务器、华为鲲鹏、飞腾、树莓派 4+ 等 ARM 架构 Linux 设备	ARM 服务器环境、云原生开发

 

 然后将下载好的安装包上传至你的linux服务器

 然后执行

bash Anaconda3-2025.12-2-Linux-x86_64.sh 

 然后 yes, 输入你想安装的目录 我这里是安装在/opt/module/anaconda3

 安装完后 初始化直接yes ,

1）如果没有选择yes，需要手动进行初始化，进入conda安装目录的bin目录下，执行conda init命令

cd /opt/module/anaconda3/bin

./conda init

然后需要重新链接一下shell才会生效

重新连接后发现命令行会提示当前处于哪个conda环境，此处为base环境

 

配置国内镜像文件

执行命令

conda config --set show_channel_urls yes

vim ~/.condarc

 

然后替换成下方的内容。

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults

验证是否生效

conda clean -i

conda config --show channels