Anaconda 安装以及使用

Anaconda安装包地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

conda 的包管理:
例如安装scipy

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# 安装scipy
conda install scipy
# conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目,对于python 3.4,conda会同时安装numpy和mkl(运算加速的库)

# 查看已经安装的packages
conda list
# 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包,不依赖于pip,因此可以显示出通过各种方式安装的包

conda的一些常用操作如下:

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# 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 python34

# 查找package信息
conda search numpy

# 安装package
conda install -n python34 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 python34 numpy

# 删除package
conda remove -n python34 numpy

前面已经提到,conda将conda、python等都视为package,因此,完全可以使用conda来管理conda和python的版本,例如

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# 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

补充:如果创建新的python环境,比如3.4,运行conda create -n python34 python=3.4之后,conda仅安装python 3.4相关的必须项,如python, pip等,如果希望该环境像默认环境那样,安装anaconda集合包,只需要:

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# 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 python34 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

  • 设置国内镜像 *
    如果需要安装很多packages,你会发现conda下载的速度经常很慢,因为Anaconda.org的服务器在国外。所幸的是,清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像,我们将其加入conda的配置即可:
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    # 添加Anaconda的TUNA镜像
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    # TUNA的help中镜像地址加有引号,需要去掉

    # 设置搜索时显示通道地址
    conda config --set show_channel_urls yes

执行完上述命令后,会生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:UsersUSER_NAME.condarc文件,记录着我们对conda的配置,直接手动创建、编辑该文件是相同的效果。(如果是在清华镜像下载的安装包好像是不用配置这个,因为他会自动配置好)

在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.5的环境,环境名称为tensorflow ,输入下面命令:

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conda create -n tensorflow python=3.5

假设我们需要安装Python 3.4,此时,我们需要做的操作如下:

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# 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本)
conda create --name python34 python=3.4

# 安装好后,使用activate激活某个环境
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac
# 激活后,会发现terminal输入的地方多了python34的字样,实际上,此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除,再把3.4对应的命令加入PATH

# 此时,再次输入
python --version
# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`,即系统已经切换到了3.4的环境

# 如果想返回默认的python 2.7环境,运行
deactivate # for Windows ()
source deactivate python34 # for Linux & Mac

# 删除一个已有的环境
conda remove --name python34 --all

本文整理于https://blog.csdn.net/accumulate_zhang/article/details/77371657

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