Anaconda安装及VSCode配置Python相关环境

1、Anaconda简介与安装

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。

1.1 基本介绍

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。
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。

1.1.1 conda包管理

• conda clean
• conda config
• conda create
• conda help
• conda info
• conda install
• conda list # 罗列出所有已安装的科学包及其依赖项
• conda package
• conda remove
• conda search
• conda uninstall
• conda update
• conda upgrade

安装Anaconda之后，我们就可以很方便的管理安装包（安装，卸载，更新）。

A、安装包

conda 的包管理功能和pip 是一样的，当然你选择pip 来安装包也是没问题的。

 #安装 matplotlib   
 conda install matplotlib

或者

pip install matplotlib

B、 卸载包

# 删除包  
conda remove matplotlib  

或

pip uninstall matplotlib

C、 更新包

 # 包更新  
conda update matplotlib  

D、查询已经安装的包

 # 查看已安装的所有包  
conda list   

或

pip3 list

或

# 查看指定pandas包的版本信息
conda list pandas

E、环境管理

conda 可以为你不同的项目建立不同的运行环境。

1. 创建python2.7版本的环境

#创建python2.7版本的环境
conda create -n python27 python=2.7

上面的命令中，python27是设置环境的名称（-n是指该命令后面的python27是你要创建环境的名称）
注意：创建环境时，可以指定要安装在环境中的Python版本。当你同时使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代码时这很有用。

2. 进入环境

#进入我刚创建的python27环境
conda activate python27

如果忘记了名称我们可以先用

#查看所有环境
conda env list

进入之后，你可以在终端提示符中看到环境名称(python27)。当然，当你进入环境后，也可以用conda list 查看环境中默认的安装包。

3. 离开环境

#离开当前环境
deactivate

4. 共享环境

共享环境非常有用，它能让其他人安装你代码中使用的所有包，并确保这些包的版本正确。比如你开发了一个系统，你要提交给项目部署系统的人来部署你的项目，但是他们并不知道你当时开发时使用的是哪个python版本，以及使用了哪些包和包的版本。这怎么办呢？你可以在你当前的环境的终端中使用:

#将你当前的环境保存到文件中包保存为YAML文件
conda env export > environment.yaml  

将你当前的环境保存到文件中包保存为YAML文件（包括Pyhton版本和所有包的名称）。命令的第一部分 conda env export 用于输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本）。你在终端中上可以看到导出的环境文件路径。在 GitHub 上共享代码时，最好同样创建环境文件并将其包括在代码库中。这能让其他人更轻松地安装你的代码的所有依赖项。

导出的环境文件，在其他电脑环境中如何使用呢？
首先在conda中进入你的环境，比如

conda activate python27

然后在使用以下命令更新你的环境：

#其中-f表示你要导出文件在本地的路径，所以/path/to/environment.yml要换成你本地的实际路径  
conda env update -f=/path/to/environment.yml  

也可以

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

对于不使用conda 的用户，我们通常还会使用以下命令将一个 txt文件导出并包括在其中:

pip freeze > environment.txt   

然后我将该文件包含在项目的代码库中，其他项目成员即使在他的电脑上没有安装conda也可以使用该文件来安装和我一样的开发环境：
他在自己的电脑上进入python命令环境，然后运行以下命令就可以安装该项目需要的包：

#其中C:\Users\Microstrong\enviroment.txt是该文件在你电脑上的实际路径。  
pip install -r C:\Users\Microstrong\enviroment.txt  

5. 列出环境

有时候会忘记自己创建的环境名称，这时候用

conda env list 

就可以列出你创建的所有环境。
你会看到环境的列表，而且你当前所在环境的旁边会有一个星号。默认的环境（即当你不在选定环境中时使用的环境）名为 base。

6. 删除环境

如果你不再使用某个环境，可以使用以下命令。

#删除指定的环境（在这里环境名为 python27）。  
conda env remove -n python27  

conda remove -n  python27 --all // 删除 python27环境及下属所有包

1.1.2 Anaconda3默认安装包清单

参见百度百科–传送门

1.2 下载地址

官网下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual
清华大学开源软件镜像下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A
以上两个地址都可以下载，国内站点速度快一些。

1.3 Aanconda3的安装

安装结束后，在最后一步去掉界面上的两个勾选框，直接点击finish按钮。
测试是否安装成功
1.打开cmd 输入 conda --version 正常输出版本号代表conda安装成功

为了避免可能发生的错误, 我们在命令行输入conda upgrade --all 先把所有工具包进行升级

2.在命令行界面输入 python 输出版本号并进入python代表python安装成功

3.设置Anaconda镜像，加速下载包
使用conda install 包名 安装需要的Python非常方便，但是官方的服务器在国外，因此下载速度很慢，国内清华大学提供了Anaconda的仓库镜像，我们只需要配置Anaconda的配置文件，添加清华的镜像源，然后将其设置为第一搜索渠道即可cmd命令行下分别执行以下命令：
(参考 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/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

如果需要删除镜像源使用下面命令

conda config --remove channels 'https://repo.continuum.io/pkgs/main/'

配置完后可以测试一下，安装第三方包明显神速了

1.4 检查环境变量

如果是windows的话需要去 控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH 中
检查是否已经将下面路径添加到Path的变量值中：
D:\python\anaconda3;
D:\python\anaconda3\Library\mingw-w64\bin;
D:\python\anaconda3\Library\usr\bin;
D:\python\anaconda3\Library\bin;
D:\python\anaconda3\Scripts;

2、VSCode安装python

2.1安装Python插件

打开vscode点击左侧菜单栏扩展按钮(或快捷键ctrl+shift+x)输入Python，按照下图提示找到python插件并安装
上步安装完后，将python的解释器路径配置到python.pythonPath参数中，具体步骤按照下图所示：
上面python的解释器路径配置完毕后就可以编译运行python了。

2.2 安装flake8静态代码检查器

首先进入cmd使用命令

conda list flake8

查看是否安装了flake8，如果安装了就可以查看到版本号：

如果电脑上安装的是Anaconda完全版默认是安装的flake8，如果安装的是miniconda版本需要使用下面命令安装一下flake8

conda install flake8

或使用pip安装

pip3 install flake8

安装成功后，按照下面步骤开启flake8代码检查：
然后配置flake8的参数，将flake8参数配置在python.linting.flake8Args中，这里将flake8默认一行79个字符改成248个

"python.linting.flake8Args": [
        "--max-line-length=248"
    ]

方法：设置中搜索linting，先开启flake8，然后设置flake8 Args，设置的参数为"–max-line-length=248" 注意带双引号设置

2.3 安装代码格式化工具yapf

打开cmd输入命令检查是否安装了yapf

conda list yapf

如果没有安装则需要安装

vscode配置如下：

方法：设置中搜索python.formatting.provider，然后选择yapf

2.4 配置智能提示

首先打开配置在用户配置中搜索autoComplete，开启add Brackets，效果如下图：

具体开启步骤：
接下来将安装的第三方包目录配置在python.autoComplete.extraPaths中，效果如下图：

注意要按照自己的anaconda3或者python安装目录去配置，我使用的anaconda3安装的所以在D:\python\anaconda3目录下，你要是安装的python环境就在python目录下配置

具体配置步骤详见下图：

紧接着要使用命令查看是否安装了jedi包，这个包是自动补全工具

conda list jedi

然后将Python.language.Server 设置成jedi
具体步骤如下