Anaconda使用说明

介绍:

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)。

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

下载  

下载地址:https://www.anaconda.com/download/

Anaconda 是跨平台的,有 Windows、macOS、Linux 版本,我们这里以 Windows 版本为例,点击那个 Windows 图标。

我这里选择下载 

Python 2.7 version *--Python 2.7 版 *

64-Bit Graphical Installer (564 MB) --64位图形安装程序(564 MB)

安装第三方包
  输入

  conda install requests

  或者

  pip install requests

  来安装requests包.

  安装完成之后我们再输入python进入解释器并import requests包, 这次一定就是成功的了.

卸载第三方包

  conda remove requests

  或者

  pip uninstall requests

查看环境包信息

conda list

conda env list 查看虚拟环境

导入导出环境
如果想要导出当前环境的包信息可以用

conda env export > environment.yaml

将包信息存入yaml文件中.

当需要重新创建一个相同的虚拟环境时可以用

conda env create -f environment.yaml

activate // 切换到base环境

activate learn // 切换到learn环境

conda create -n learn python=3 // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本)

conda env list // 列出conda管理的所有环境

conda list // 列出当前环境的所有包

conda install requests 安装requests包

conda remove requests 卸载requets包

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

conda update requests 更新requests包

conda env export > environment.yaml // 导出当前环境的包信息

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

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转载自www.cnblogs.com/wen326/p/11268583.html