【python】快速使用Anaconda&Anaconda安装及使用教程

1.介绍     Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。 2.特点 Anaconda具有如下特点：

如果日常工作或学习并不必要使用1,000多个库，那么可以考虑安装Miniconda，这里不过多介绍Miniconda的安装及使用。

3. Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别

【Anaconda】

Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。

【conda】

conda是包及其依赖项和环境的管理工具。

▪ 适用语言：Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

▪ 适用平台：Windows, macOS, Linux

▪ 用途：

① 快速安装、运行和升级包及其依赖项。

② 在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。

如果你需要的包要求不同版本的Python，你无需切换到不同的环境，因为conda同样是一个环境管理器。仅需要几条命令，你可以创建一个完全独立的环境来运行不同的Python版本，同时继续在你常规的环境中使用你常用的Python版本。——Conda官方网站 ▪ conda为Python项目而创造，但可适用于上述的多种语言。

▪ conda包和环境管理器包含于Anaconda的所有版本当中。

【pip】

pip是用于安装和管理软件包的包管理器。

▪ pip编写语言：Python。

▪ Python中默认安装的版本：

① Python 2.7.9及后续版本：默认安装，命令为 pip

② Python 3.4及后续版本：默认安装，命令为 pip3

▪ pip名称的由来：pip采用的是递归缩写进行命名的。其名字被普遍认为来源于2处：

① “Pip installs Packages”（“pip安装包”）

② “Pip installs Python”（“pip安装Python”）

【virtualenv】

virtualenv是用于创建一个独立的Python环境的工具。

▪ 解决问题：

当一个程序需要使用Python 2.7版本，而另一个程序需要使用Python 3.6版本，如何同时使用这两个程序？如果将所有程序都安装在系统下的默认路径，如：/usr/lib/python2.7/site-packages，当不小心升级了本不该升级的程序时，将会对其他的程序造成影响。 如果想要安装程序并在程序运行时对其库或库的版本进行修改，都会导致程序的中断。 在共享主机时，无法在全局 site-packages 目录中安装包。 ▪ virtualenv将会为它自己的安装目录创建一个环境，这并不与其他virtualenv环境共享库；同时也可以选择性地不连接已安装的全局库。

【pip 与 conda 比较】

=>依赖项检查

▪ pip：

▪ conda：

=> 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。

=> 对系统自带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。

=>适用语言

▪ pip：仅适用于Python。

▪ conda：适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

【conda与pip、virtualenv的关系】

▪ conda结合了pip和virtualenv的功能。

前往官方下载页面下载。有两个版本可供选择：Python 3.6 和 Python 2.7，选择版之后根据自己操作系统的情况点击“64-Bit Graphical Installer”或“32-Bit Graphical Installer”进行下载。

完成下载之后，双击下载文件，启动安装程序。

验证安装结果。可选以下任意方法：

① “开始 → Anaconda3（64-bit）→ Anaconda Navigator”，若可以成功启动Anaconda Navigator则说明安装成功。

② “开始 → Anaconda3（64-bit）→ 右键点击Anaconda Prompt → 以管理员身份运行”，在Anaconda Prompt中输入 conda list ，可以查看已经安装的包名和版本号。若结果可以正常显示，则说明安装成功。

验证conda已被安装

终端上将会以 conda 版本号 的形式显示当前安装conda的版本号。如： conda 3.11.0

注意：如果出现错误信息，则需核实是否出现以下情况： ① 使用的用户是否是安装Anaconda时的账户。

② 是否在安装Anaconda之后重启了终端。

更新conda至最新版本

执行命令后，conda将会对版本进行比较并列出可以升级的版本。同时，也会告知用户其他相关包也会升级到相应版本。

当较新的版本可以用于升级时，终端会显示 Proceed ([y]/n)? ，此时输入 y 即可进行升级。

查看conda帮助信息

卸载conda

① Linux 或 macOS

即删除Anaconda的安装目录。根据安装的Anaconda版本选择相应的卸载命令。

② Windows

控制面板 → 添加或删除程序 → 选择“Python X.X (Anaconda)” → 点击“删除程序” 注意： ① Python X.X：即Python的版本，如：Python 3.6。 ② Windows 10的删除有所不同。

创建新环境

注意：

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“”。

即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“”。

① 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 python2 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。

② 如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在 后以空格隔开，添加多个包名即可。如： conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas ，即创建一个名为“python3”的环境，环境中安装版本为3.5的python，同时也安装了numpy和pandas。

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

想要改变环境的保存位置，请参考点击

切换环境

① Linux 或 macOS

② Windows

③ 提示

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。如：在macOS系统中执行 source active python2 ，即切换至名为“python2”的环境，则行首将会以(python2)开头。

退出环境至root

① Linux 或 macOS

② Windows

③ 提示

当执行退出当前环境，回到root环境命令后，原本行首以“(env_name)”或“[env_name]”开头的字符将不再显示。

显示已创建环境

例如：

结果中星号“*”所在行即为当前所在环境。macOS系统中默认创建的环境名为“base”。

复制环境

注意： ① 即为被复制/克隆环境名。环境名两边不加尖括号“”。

② 即为复制之后新环境的名称。环境名两边不加尖括号“”。

③ conda create --name py2 --clone python2 ，即为克隆名为“python2”的环境，克隆后的新环境名为“py2”。此时，环境中将同时存在“python2”和“py2”环境，且两个环境的配置相同。

删除环境

注意： 为被删除环境的名称。环境名两边不加尖括号“”。

查找可供安装的包版本

① 精确查找

注意： ① --full-name 为精确查找的参数。

② 是被查找包的全名。包名两边不加尖括号“”。

例如： conda search --full-name python 即查找全名为“python”的包有哪些版本可供安装。

② 模糊查找

注意： 是查找含有此字段的包名。此字段两边不加尖括号“”。 例如： conda search py 即查找含有“py”字段的包，有哪些版本可供安装。

获取当前环境中已安装的包信息

执行上述命令后将在终端显示当前环境已安装包的包名及其版本号。

安装包

① 在指定环境中安装包

注意：

① 即将包安装的指定环境名。环境名两边不加尖括号“”。

② 即要安装的包名。包名两边不加尖括号“”。

例如： conda install --name python2 pandas 即在名为“python2”的环境中安装pandas包。

② 在当前环境中安装包

注意：

① 即要安装的包名。包名两边不加尖括号“”。

② 执行命令后在当前环境中安装包。

例如： conda install pandas 即在当前环境中安装pandas包。

③ 使用pip安装包

→ 使用场景

当使用 conda install 无法进行安装时，可以使用pip进行安装。例如：see包。

→ 命令

注意： 为指定安装包的名称。包名两边不加尖括号“”。 如： pip install see 即安装see包。

→ 注意

pip只是包管理器，无法对环境进行管理。因此如果想在指定环境中使用pip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。因此当使用一种命令无法安装包时，可以尝试用另一种命令。 ④ 从http://Anaconda.org安装包

当使用 conda install 无法进行安装时，可以考虑从http://Anaconda.org中获取安装包的命令，并进行安装。

卸载包

① 卸载指定环境中的包

注意：

① 即卸载包所在指定环境的名称。环境名两边不加尖括号“”。

② 即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“”。

例如： conda remove --name python2 pandas 即卸载名为“python2”中的pandas包。

② 卸载当前环境中的包

注意：

① 即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“”。

② 执行命令后即在当前环境中卸载指定包。

例如： conda remove pandas 即在当前环境中卸载pandas包。

更新包

① 更新所有包

建议：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，便于使用。

② 更新指定包

注意：

① 为指定更新的包名。包名两边不加尖括号“”。

② 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 即更新pandas、numpy、matplotlib包。