摘要:一个开源的发行版本,官网地址是一个开源的包环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换包括以及一大堆安装好的工具包,比如等包括安装下安装需要配置环境变量,指向的安装目录的文件夹下加入检查是否
Anaconda
一个开源的Python发行版本,官网地址
Conda是一个开源的包、环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换
Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包,比如:numpy、pandas等
Miniconda包括Conda、Python
安装windows下安装需要配置环境变量,指向anaconda的安装目录的Scripts文件夹
linux/Mac下~/anaconda/bin加入PATH
conda --version 检查是否配置成功
conda upgrade --all 升级所有包
# 清华大学镜像 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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/ #移除某个镜像 conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 设置搜索时显示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes环境
#查看当前存在的环境 conda info --envs #所有环境 conda env list # 创建一个名为python的环境,指定Python版本是3.5 conda create --name python python=3.5 # 安装好后,使用activate激活某个环境 activate python # for Windows source activate python # for Linux & Mac # 激活后,会发现terminal输入的地方多了python的字样 # activate不指定环境名,将默认进入base环境 # 退出环境,运行 deactivate python # for Windows source deactivate python # for Linux & Mac # 删除一个已有的环境 conda remove --name python --all #切换环境 activate env1安装第三方包
此时的python是一个全新的环境,可以自由安装第三方包,且不会影响其他环境及本机python环境;
使用conda或者pip安装都可以
# 例:安装scrapy conda install scrapy # conda会从从远程搜索scrapy的相关信息和依赖项目 # 查看已经安装的packages conda list # 显示出通过各种方式安装的包 # 查看当前环境下已安装的包 conda list # 查看某个指定环境的已安装包 conda list -n env_name # 查找package信息 conda search pymysql # 安装package conda install -n env_name numpy # 如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境 # 也可以通过-c指定通过某个channel安装 # 更新package conda update -n env_name numpy # 删除package conda remove -n env_name numpy # 已进入环境 conda remove numpy # 更新conda,保持conda最新 conda update conda # 更新anaconda conda update anaconda # 更新python conda update python # 假设当前环境是python 3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的当前最新版本 # 在当前环境下安装anaconda包集合 conda install anaconda # 结合创建环境的命令,以上操作可以合并为 conda create -n env_name python=3.4 anaconda # 也可以不用全部安装,根据需求安装自己需要的package即可导入导出环境
#导出当前环境信息 conda env export > environment.yaml #导入 conda env create -f environment.yaml
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