Resumen de uso de Python Anaconda
Instala Anaconda
Para los sistemas Mac y Linux, después de instalar Anaconda, en realidad es solo otra carpeta ( / anaconda) en el directorio principal , y Windows escribirá en el registro. Durante la instalación, el programa de instalación agregará el directorio bin a la RUTA (Linux / Mac escribe /.bashrc, Windows agrega a la variable de sistema RUTA), estas operaciones también se pueden completar por sí mismas. Tomando Linux / Mac como ejemplo, la operación para establecer la RUTA después de la instalación es
# 将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同，也可能是~/anaconda3/bin
echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
# 更新bashrc以立即生效
source ~/.bashrc
Después de configurar la RUTA, puede usar el comando which condao conda --versionpara verificar si es correcto.
Si instala la versión correspondiente de Python 2.7, ejecute python --versiono python -Vpuede obtener
Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)
Explique que el entorno predeterminado de esta versión es Python 2.7.
Gestión ambiental de Conda
La función de gestión del entorno de Conda nos permite instalar varias versiones diferentes de Python al mismo tiempo , y puede cambiar libremente.
Supongamos que necesitamos instalar Python 3.4, en este momento, debemos hacer lo siguiente:
# 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 python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac
# 删除一个已有的环境
conda remove --name python34 --all
Los diferentes entornos de Python instalados por los usuarios se colocarán en el directorio ~/anaconda/envs, puede ejecutar el comando para conda info -ever el entorno instalado, el entorno actualmente activado se mostrará con un asterisco o paréntesis.
Manejo de paquetes de Conda
La administración de paquetes de Conda es más fácil de entender, esta parte de la función es similar a pip.
Por ejemplo, si necesita instalar scipy:
# 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
Algunas operaciones comunes de conda son las siguientes:
# 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
Como se mencionó anteriormente, conda trata a conda, python, etc. como paquetes, por lo que puede usar conda para administrar versiones de conda y python, por ejemplo:
# 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
Agregado: si crea un nuevo entorno de Python, como 3.4, ejecute
conda create -n python34 python=3.4
Después de eso, conda solo instala los elementos necesarios relacionados con python 3.4, como python, pip, etc. Si desea que el entorno sea como el entorno predeterminado, instale el paquete de colección anaconda, solo necesita:
# 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
Configurar un espejo doméstico
Si necesita instalar muchos paquetes, encontrará que la velocidad de descarga de conda es a menudo muy lenta, porque el servidor de Anaconda.org está en el extranjero. Afortunadamente, la fuente de espejo Tsinghua TUNA tiene el espejo del almacén de Anaconda, podemos agregarlo a la configuración de conda:
# 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
Después de ejecutar el comando anterior, generará el archivo ~ / .condarc (Linux / Mac) o C: \ Users \ USER_NAME.condarc, que registra nuestra configuración de conda, y directamente crear y editar el archivo manualmente es el mismo efecto.
Resumen
Anaconda tiene las características de multiplataforma, gestión de paquetes y gestión del entorno, por lo que es muy adecuado para implementar rápidamente el entorno Python en máquinas nuevas. En resumen, todo el proceso de instalación y configuración es el siguiente:
- Descargue Anaconda e instálelo.
- Configure PATH (bashrc o variable de entorno), cambie la fuente de espejo Tsinghua TUNA.
- Cree el entorno Python requerido sin una versión.
