anaconda 使用总结

序

Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不一样版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有很多发行版的Python，好比WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多经常使用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。

我的尝试了不少相似的发行版，最终选择了Anaconda，由于其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda，对Anaconda的理解，并简要总结下相关的操做。

Anaconda概述

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，能够很方便地解决多版本python并存、切换以及各类第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，而且已经包含了Python和相关的配套工具。

这里先解释下conda、anaconda这些概念的差异。conda能够理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用相似，环境管理则容许用户方便地安装不一样版本的python并能够快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，因此也称为Python的一种发行版。其实还有Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。

进入下文以前，说明一下conda的设计理念——conda将几乎全部的工具、第三方包都当作package对待，甚至包括python和conda自身！所以，conda打破了包管理与环境管理的约束，能很是方便地安装各类版本python、各类package并方便地切换。

Anaconda的安装

Anaconda的下载页参见官网下载，Linux、Mac、Windows均支持。

安装时，会发现有两个不一样版本的Anaconda，分别对应Python 2.7和Python 3.5，两个版本其实除了这点区别外其余都同样。后面咱们会看到，安装哪一个版本并不本质，由于经过环境管理，咱们能够很方便地切换运行时的Python版本。（因为我经常使用的Python是2.7和3.4，所以倾向于直接安装Python 2.7对应的Anaconda）

下载后直接按照说明安装便可。这里想提醒一点：尽可能按照Anaconda默认的行为安装——不使用root权限，仅为我的安装，安装目录设置在我的主目录下（Windows就无所谓了）。这样的好处是，同一台机器上的不一样用户彻底能够安装、配置本身的Anaconda，不会互相影响。

对于Mac、Linux系统，Anaconda安装好后，实际上就是在主目录下多了个文件夹（~/anaconda）而已，Windows会写入注册表。安装时，安装程序会把bin目录加入PATH（Linux/Mac写入~/.bashrc，Windows添加到系统变量PATH），这些操做也彻底能够本身完成。以Linux/Mac为例，安装完成后设置PATH的操做是

 

 

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# 将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不一样，也多是~/anaconda3/bin echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc # 更新bashrc以当即生效 source ~/.bashrc

配置好PATH后，能够经过which conda或conda --version命令检查是否正确。假如安装的是Python 2.7对应的版本，运行python --version或python -V能够获得Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)，也说明该发行版默认的环境是Python 2.7。

Conda的环境管理

Conda的环境管理功能容许咱们同时安装若干不一样版本的Python，并能自由切换。对于上述安装过程，假设咱们采用的是Python 2.7对应的安装包，那么Python 2.7就是默认的环境（默认名字是root，注意这个root不是超级管理员的意思）。

假设咱们须要安装Python 3.4，此时，咱们须要作的操做以下：

 

 

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# 建立一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为咱们自动寻找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，此时系统作的事情就是把默认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 # 能够获得`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系统已经切换到了3.4的环境   # 若是想返回默认的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

用户安装的不一样python环境都会被放在目录~/anaconda/envs下，能够在命令中运行conda info -e查看已安装的环境，当前被激活的环境会显示有一个星号或者括号。

说明：有些用户可能常用python 3.4环境，所以直接把~/anaconda/envs/python34下面的bin或者Scripts加入PATH，去除anaconda对应的那个bin目录。这个办法，怎么说呢，也是能够的，但总以为不是那么elegant……

若是直接按上面说的这么改PATH，你会发现conda命令又找不到了（固然找不到啦，由于conda在~/anaconda/bin里呢），这时候怎么办呢？方法有二：1. 显式地给出conda的绝对地址 2. 在python34环境中也安装conda工具（推荐）。

Conda的包管理

Conda的包管理就比较好理解了，这部分功能与pip相似。

例如，若是须要安装scipy：

 

 

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# 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，所以能够显示出经过各类方式安装的包

conda的一些经常使用操做以下：

 

 

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# 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 # 若是不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境 # 也能够经过-c指定经过某个channel安装   # 更新package conda update -n python34 numpy   # 删除package conda remove -n python34 numpy

前面已经提到，conda将conda、python等都视为package，所以，彻底可使用conda来管理conda和python的版本，例如

 

 

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# 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

补充：若是建立新的python环境，好比3.4，运行conda create -n python34 python=3.4以后，conda仅安装python 3.4相关的必须项，如python, pip等，若是但愿该环境像默认环境那样，安装anaconda集合包，只须要：

 

 

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# 在当前环境下安装anaconda包集合 conda install anaconda   # 结合建立环境的命令，以上操做能够合并为 conda create -n python34 python=3.4 anaconda # 也能够不用所有安装，根据需求安装本身须要的package便可

 

设置国内镜像

若是须要安装不少packages，你会发现conda下载的速度常常很慢，由于Anaconda.org的服务器在国外。所幸的是，清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，咱们将其加入conda的配置便可：

 

 

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# 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，须要去掉   # 设置搜索时显示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes

执行完上述命令后，会生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:UsersUSER_NAME.condarc文件，记录着咱们对conda的配置，直接手动建立、编辑该文件是相同的效果。

跋

Anaconda具备跨平台、包管理、环境管理的特色，所以很适合快速在新的机器上部署Python环境。总结而言，整套安装、配置流程以下：

• 下载Anaconda、安装
• 配置PATH（bashrc或环境变量），更改TUNA镜像源
• 建立所需的不用版本的python环境
• Just Try!

cheat-sheet 下载：
Conda cheat sheet