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Anaconda Python 安装配置、IntelliJ IDEA 安装 Python 插件、环境设置

华山猛男
 华山猛男
发布于 05/06 18:11
字数 2814
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写在前面,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:

        Python 2.7.9及后续版本:默认安装,命令为pip

        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:

        “Pip installs Packages”(“pip安装包”)
        “Pip installs Python”(“pip安装Python”)

virtualenv

  • virtualenv:用于创建一个独立的Python环境的工具。

    解决问题:

  1. 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?
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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:
        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。

  • 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。

一、Anaconda Python

  • 官方网站:https://www.anaconda.com/distribution/
  • Anaconda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。

    1 安装

    版本:3.7   

    安装:略,一直下一步即可。

    验证:

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


        1.2 “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。

    2 管理conda

    打开Anaconda Prompt,尝试执行以下命令。

conda --version    #验证conda安装
conda update conda #更新conda到最新版
conda --help       #查看帮助信息

    3 管理环境

    打开Anaconda Prompt,尝试以下步骤。

    3.1 创建新环境

conda create --name <env_name> <package_names> 
  • <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“<>”。
  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<package_names>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。
  • --name同样可以替换为-n。
  • 提示: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。

    本次设置为:

conda create --name python3 python=3.5

    3.2 切换环境

conda activate <env_name>
  • 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。

    3.3 退出环境

conda deactivate
  • 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。

    3.4 显示已经创建的环境

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

  • 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”。

    3.5 复制环境

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“<>”。
  • 如: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。

    3.6 删除环境

conda remove --name <env_name> --all
  • <env_name>为被删除环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。

    4 管理包

    4.1 查找可安装的包版本

    4.1.1 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。

    4.1.2 模糊查找

conda search <text>
  • <text>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。

    4.2 获取当前环境中已安装的包信息

conda list

    4.3 安装包

    4.3.1 在指定环境中安装包

conda install --name <env_name> <package_name>
  • <env_name>即将包安装的指定环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。
  • <package_name>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。

    4.3.2 在当前环境中安装包

conda install <package_name>
  • <package_name>即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。
  • 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。

    4.4 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。

    4.4.1 命令

pip install <package_name>
  • <package_name>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。

    4.4.2 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。

    4.5 从Anaconda.org安装包

    使用场景: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。

    4.5.1 步骤

    从Anaconda.org安装包时,无需注册。

    在当前环境中安装来自于Anaconda.org的包时,需要通过输入要安装的包在Anaconda.org中的路径作为获取途径(channel)。查询路径的方式如下:

  • 在浏览器中输入:http://anaconda.org,或直接点击Anaconda.org
  • 在新页面“Anaconda Cloud”的上方搜索框中输入要安装的包名,然后点击右边“放大镜”标志。
  • 搜索结果中有数以千计的包可供选择,此时点击“Downloads”可根据下载量进行排序,最上面的为下载最多的包。(图中以搜索bottleneck包为例)
  • 选择满足需求的包或下载量最多的包,点击包名。
  • 复制“To install this package with conda run:”下方的命令,并粘贴在终端中执行。
  • 完成安装。

    4.6 卸载包

    4.6.1 卸载指定环境的包

conda remove --name <env_name> <package_name>
  • <env_name>即卸载包所在指定环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。
  • <package_name>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。

    4.6.2 卸载当前环境的包

conda remove <package_name>
  • <package_name>即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。
  • 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。

    4.7 更新包

    4.7.1 更新所有包

conda update --all
conda upgrade --all
  • 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。

    4.7.2 更新指定包

conda update <package_name>
conda upgrade <package_name>
  • <package_name>为指定更新的包名。包名两边不加尖括号“<>”。
  • 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。

二、Intellij IDEA Python 插件

    打开idea,进入setting如下图所示。

    注意:如果在idea中,编写print等语句出现下标红线报错,到Project Settings-Project中设置Project SDK,然后到Modules下,切换一下Module SDK版本(任意切换),重新启动即可。

三、Python 环境设置

    安装完Anaconda或者自行安装python后,进行环境设置,电脑-属性-高级系统设置-环境变量-编辑PATH,添加python目录位置。

    调试,打开cmd,输入python。

 

本文转载自:https://www.jianshu.com/p/62f155eb6ac5

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