Python学习 Day65 anaconda安装及使用 03

anaconda安装及使用

一、简介

1.概述

Anaconda就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，包括了python和很多常见的软件库和一个包管理器conda。常见的科学计算类的库都包含在里面了，使得安装比常规python安装要容易，同时对环境可以统一管理的发行版本

Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项

2.特点

• 开源
• 安装过程简单
• 高性能使用Python和R语言
• 免费的社区支持

3.与virtualenv的对比

• anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。可以创建一个独立的Python环境，其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等
• virtualenv用于创建一个独立的Python环境的工具，新环境中需要手动安装需要的三方包

4.pip与conda比较

（1）依赖项检查

• pip

  不一定会展示所需其他依赖包

  安装包时或许会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误

• conda

  列出所需其他依赖包

  安装包时自动安装其依赖项

  可以便捷地在包的不同版本中自由切换

（2）环境管理

• pip：维护多个环境难度较大
• conda：比较方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单

（3）对系统自带的Python的影响

• pip：在系统自带Python中包的更新/回退版本/卸载将影响其他程序
• conda：不会影响系统自带Python

（4）适用语言

• pip：仅适用于Python

• conda：适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRA，conda结合了pip和virtualenv的功能

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二、安装

采用默认步骤即可

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三、管理环境

打开Anaconda Prompt进行操作

1.创建新环境

命令：conda create --name <env_name> <package_names>

说明：默认情况下，新创建的环境将会被保存在/Users/<user_name>/anaconda3/env目录下。其中，<user_name>为当前用户的用户名

• env_name：即创建的环境名，建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号"<>"

• package_names：即安装在环境中的包名，名称两边不加尖括号"<>"

  • 如果要安装指定的版本号，则只需要在包名后面以=和版本号的形式执行。如：conda create --name env1 python=2.7，即创建一个名为"python2"的环境，环境中安装版本为2.7的python
  • 如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在<package_names>后以空格隔开，添加多个包名即可。如：conda create --name env2 python=3.7 numpy pandas，即创建一个名为"python3"的环境，环境中安装版本为3.7的python，同时也安装了numpy和pandas

• --name：可以替换为-n

2.切换环境

Linux&macOS：conda activate <env_name>

windows：activate <env_name>

说明：

• 如果创建环境后安装Python时没有指定Python的版本，那么将会安装与Anaconda版本相同的Python版本，即如果安装Anaconda第2版，则会自动安装Python 2.x；如果安装Anaconda第3版，则会自动安装Python 3.x
• 当成功切换环境之后，在该行行首将以“(env_name)”或“[env_name]”开头。其中，“env_name”为切换到的环境名

3.退出环境至物理环境

Linux&macOS：conda deactivate

windows：deactivate

4.显示已创建环境

conda info --envs或conda info -e或conda env list

说明：结果中星号“*”所在行即为当前所在环境

5.复制环境

命令：conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>

copied_env_name：即为被复制/克隆环境名，环境名两边不加尖括号“<>”

new_env_name：即为复制之后新环境的名称，环境名两边不加尖括号“<>”

6.删除环境

命令：conda remove --name <env_name> --all

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四、包管理

1.获取当前环境中已安装的包信息

conda list

2.查找可供安装的包版本

• 精确查找：conda search --full -name <package_full_name>
  –full-name：为精确查找的参数
  <package_full_name>：是被查找的包名
• 模糊查找：conda search <text>
  < text > ：是查找含有此字段的包名

3.安装包

• 在当前环境中安装包：conda install <package_name>
• 指定版本号：conda install <package_name>=version
• 在指定环境中安装包：conda install --name <env_name> <package_name>
• 使用pip安装包：pip install <package_name>
  说明：当使用conda install无法进行安装时，可以使用pip进行安装
  注意：
  • pip只是包管理器，无法对环境进行啊管理。因此如果想要在指定环境中使用pip命令进行安装包，则需要先切换到指定环境中，再使用pip命令安装包
  • pip无法更新Python，因为pip并不将Python视为包
  • pip可以安装一些conda无法安装的包；conda也可以安装一些pip无法安装的包。因此当一种命令无法安装包时，可以尝试另一种命令

4.从Anaconda.org安装包

• 说明：当使用conda install无法进行安装时，可以考虑从Anaconda.org中获取安装包的命令，并进行安装
• 浏览器中输入http://anaconda.org
  
  
  

5.卸载包

• 卸载当前环境中的包：conda remove <package_name>
• 卸载指定环境中的包：conda remove --name <env_name> <package_name>

6.更新包

• 更新指定包：conda [update|upgrade] <package_name>
  说明：更新多个指定包，则包名以空格隔开，向后排列
  如：conda update pandas numpy matplotlib
• 更新所有包：`conda [update|upgrade] --all
  说明：在安装Anaconda之后执行上述命令更新Anaconda中的所有包至最新版本