Anaconda使用

2020/02/04 11:50
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一.为什么要使用Anaconda

学Python的时候, 经常用到的就是import各种包, 开源库的功能真的很强大,用起来真的很香,各种包调来调去省了很多事。最著名的几个库当然是numpy、matplotlib、Tensroflow等等。但是,其缺点也是很明显的,如,各种库经常存在不兼容的问题,库之间不兼容,库和python不兼容,这种情况太常见了。由于问题太多了,不一一列举,说几种最常见的问题。

1.版本不匹配

用多了你会发现, 很多包安装的时候,或者调用的时报错,原因大多属于不兼容的问题。 各种常用的做法是安装以前的版本, 和python不兼容的话可能要降低python版本了。 所以控制各种库的版本很重要!

2.安装了库却不能导入

有时候你明明安装某种包成功了,却不能导入,百思不得其解。 个人总结有两种情况。 在命令行环境不能导入出来,这个时候大概率是安装不成功,需要卸载重新安装。 在命令行环境能导入出来,放到其他IDE或者jupyter notebook中却导入不出来,这个时候大概率是库安装位置的问题。

3.下载速度极其慢

一个是可以下载whl文件手动安装【稍微麻烦,有些甚至使用源码安装,那没办法了,cmake自己慢慢折腾如何在windows中编译后安装吧】 另一个是是添加各种镜像,由于下载地址服务器在国外,速度慢很正常,所以很有必要转到国内的服务器了,下载速度至少快几十倍吧。常用的是清华源、阿里源、豆瓣源、中科大源。

使用Anaconda就是为了解决上述的问题。使用conda可以便捷地在包的不同版本中自由切换,非常方便的管理环境,此外Anaconda还提供了很好的开发环境,如spyder、jupyter notebook。整理的有点多,大家耐心点看吧,学会用anaconda真的很重要!

二.下载安装

官方下载地址

Anaconda-3.5网盘下载地址

具体查看教程, 安装完了记得回来哈:Anaconda详细安装及使用教程(带图文)

注:

1.安装过程中加入环境变量的警告

个人推荐直接勾选add anaconda to path, 省事!手工配制的话这个博客不是很详细,自行搜索吧,添加环境变量的技能必须会呀。

2.安装成功: 命令行输入 conda info 查看即可

三.conda使用

1.常用的命令

Anaconda完全入门指南

<blockquote> <p>activate // 切换到base环境, 常用</p> <p>activate learn // 切换到learn环境, 常用</p> <p>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), 常用</p> <p>conda env list // 列出conda管理的所有环境, 常用</p> <p>conda list // 列出当前环境的所有包, 常用</p> <p>conda install requests 安装requests包,安装特定版本的conda install dlib==3.9.1, 常用</p> <p>conda remove requests 卸载requets包, 常用</p> <p>conda remove -n learn --all // 删除learn环境及下属所有包, 常用</p> <p>conda update requests 更新requests包, 常用</p> <p>conda env export &gt; environment.yaml // 导出当前环境的包信息</p> <p>conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境</p> </blockquote>

2.添加镜像

conda channel的镜像设置(设置可用清华源)

注:conda镜像经常挂, 不能用上镜像的官网看看。

<blockquote> <p>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ </p> <p>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ </p> <p>conda config --set show_channel_urls yes </p> <p>//使用其他源的话更改地址就好了 </p> <p>阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ </p> <p>中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ </p> <p>豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ </p> <p>清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ </p> <p>中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ </p>

</blockquote>

3.创建虚拟环境

Anaconda创建环境、删除环境、激活环境、退出环境

先完成上一步哦,不然会很慢。

<blockquote>

<p>创建环境</p> <p>//下面是创建python=3.6版本的环境,取名叫py36</p> <p>conda create -n py36 python=3.6</p>

<p>删除环境</p> <p>conda remove -n py36 --all</p>

<p>激活环境</p> <p>//下面这个py36是个环境名</p> <p>activate py36</p>

</blockquote>

base管理的包在Anaconda/Lib/site-packages中

其他环境管理的包在Anaconda\envs\hichens\Lib\site-packages中

4.pip和conda的区别

python包管理工具:Conda和pip比较

<center> <table> <thead> <tr> <th style="text-align:center">类别</th> <th style="text-align:center">conda</th> <th style="text-align:center">pip</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align:center">管理</td> <td style="text-align:center">二进制</td> <td style="text-align:center">wheel 或源码</td> </tr> <tr> <td style="text-align:center">需要编译器</td> <td style="text-align:center">no</td> <td style="text-align:center">yes</td> </tr> <tr> <td style="text-align:center">语言</td> <td style="text-align:center">any</td> <td style="text-align:center">Python</td> </tr> <tr> <td style="text-align:center">虚拟环境</td> <td style="text-align:center">支持</td> <td style="text-align:center">通过 virtualenv或venv等支持</td> </tr> <tr> <td style="text-align:center">依赖性检查</td> <td style="text-align:center">yes</td> <td style="text-align:center">屏幕提示用户选择</td> </tr> <tr> <td style="text-align:center">包来源</td> <td style="text-align:center">Anaconda repo和cloud</td> <td style="text-align:center">PyPi</td> </tr> </tbody> </table>

<table> <thead> <tr> <th>作用</th> <th>pip基本命令</th> <th>conda基本命令</th> </tr> </thead> <tbody><tr> <td>查看版本</td> <td><code>pip --version</code></td> <td><code>conda --version</code></td> </tr> <tr> <td>升级版本</td> <td><code>pip install -U pip</code></td> <td><code>conda update conda</code></td> </tr> <tr> <td>列出所有安装包</td> <td><code>pip list</code></td> <td><code>conda list</code></td> </tr> <tr> <td>检测更新</td> <td><code>pip list –outdated</code></td> <td><code>N</code></td> </tr> <tr> <td>更新某个库</td> <td><code>pip install --upgrade 库名字</code></td> <td><code>conda update 库名字</code></td> </tr> <tr> <td>安装(更新)某个库为指定版本</td> <td><code>pip install "库名字==版本号"</code></td> <td><code>conda install 库名字=版本号</code></td> </tr> <tr> <td>更新所有库</td> <td><code>N</code></td> <td><code>conda update --all</code></td> </tr> <tr> <td>卸载库</td> <td><code>pip uninstall 库名字</code></td> <td><code>conda remove 库名字</code></td> </tr> </tbody></table> </center>

注:
  1. pip下载的包更广哦
  2. pip也可以添加镜像更改pip源至国内镜像,显著提升下载速度

5.与pycharm连接Anaconda完全入门指南

注:
  1. 教程中连接的是base环境下的,连接其他环境更换python.exe路径就好了
  2. sublime也是可以连接Anaconda的哦, 其他IDE的配置自行搜索吧 Sublime Text3连接Anaconda
  3. pycharm编辑快捷键
  4. Sublime 快捷键

四.ipython, jupyter notebook, spyder使用

Anaconda集成了这些非常好用的开发环境

  1. 史上最详细、最完全的ipython使用教程
  2. Jupyter Notebook使用简介
  3. spyder使用教程

参考:

  1. conda官方教程
  2. Anaconda完全入门指南
  3. 更改pip源至国内镜像,显著提升下载速度
  4. python包管理工具:Conda和pip比较
  5. Anaconda创建环境、删除环境、激活环境、退出环境
  6. conda channel的镜像设置(设置可用清华源)
  7. Anaconda详细安装及使用教程(带图文)
  8. spyder使用教程
  9. Jupyter Notebook使用简介
  10. 史上最详细、最完全的ipython使用教程
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