anaconda安装教程、管理虚拟环境

原文连接：https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148

另可参看文章：http://www.javashuo.com/article/p-xoowfxls-o.html

一、Anaconda介绍及详细安装教程

http://www.javashuo.com/article/p-kfjrqgcr-dt.html

二、配置环境变量

 

 

 咱们在安装anaconda时，没有勾选添加环境变量这一选项。对与Windows系统，须要本身去添加环境变量。

首先找到anaconda的安装目录的Scripts文件夹的目录，例如个人安装目录为：D:\anaconda\Scripts

而后去 控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH 中添加 刚刚查找的路径。

 

 

 

以后就能够打开命令行(最好用管理员模式打开) 输入 conda --version

 

 

 为了不可能发生的错误, 咱们在命令行输入conda upgrade --all 先把全部工具包进行升级

三、管理虚拟环境

接下来咱们就能够用anaconda来建立咱们一个个独立的python环境了

3.1 进入anaconda自带的base环境

注意：个人电脑上已经安装了一个python3.7.1 的解释器，因此我直接在命令行输入python进入的是python3.7.1的解释环境。

 

 

activate 能将咱们引入anaconda设定的虚拟环境中, 若是你后面什么参数都不加那么会进入anaconda自带的base环境,这时候输入python 会进入base环境的python解释器, 若是你把原来环境中的python环境去除掉会更能体会到, 这个时候在命令行中使用的已经不是你原来的python而是base环境下的python.而命令行前面也会多一个(base) 说明当前咱们处于的是base环境下。

 

 

 3.2 建立环境

　　回顾一下，如今咱们具备两个python环境啦，一个是咱们从python官网下载的python解释器python3.7.1，一个是anaconda自带的base环境的python3.6.1。咱们固然不知足两个python环境，咱们香味本身的程序安装单独的虚拟环境。

语法：
conda  create -n python34  python=3.5
或者conda  create  --name  python34   python=3.5

python34 表明本身取的的名字，方便管理虚拟环境
python=3.4 表明建立的虚拟环境的python版本

 若是运行出现：

。

 

 

 

咱们已经建立好了一个新的虚拟环境：py35,python版本为3.5

 3.3 切换环境

能够用命令：conda env list查看全部环境

 切换环境的命令：

激活：conda.bat activate+环境名  

关闭：conda deactivate

 

 

 3.4 卸载环境

命令：conda remove --name test --all

test--为环境名

 

 

3.4 导入导出环境

若是想要导出当前环境的包信息能够用

conda env export > environment.yaml

将包信息存入yaml文件中.

当须要从新建立一个相同的虚拟环境时能够用

conda env create -f environment.yaml

 四、第三方包

4.1 安装第三方包

输入conda install requests

或者pip install requests

来安装requests包.

安装完成以后咱们再输入python进入解释器并import requests包, 此次必定就是成功的了。

4.2 卸载第三方包

那么怎么卸载一个包呢

conda remove requests

或者

pip uninstall requests

就行啦.

4.3 查看环境包信息

要查看当前环境中全部安装了的包能够用

conda list

五、深刻了解一下anaconda

或许你会以为奇怪为啥anaconda能作这些事, 他的原理究竟是什么, 咱们来看看anaconda的安装目录

 

 

 

 

 

 这里只截取了一部分, 可是咱们和本文章最开头的python环境目录比较一下, 能够发现其实十分的类似, 其实这里就是base环境. 里面有着一个基本的python解释器, Lib里面也有base环境下的各类包文件.

那咱们本身建立的环境去哪了呢, 咱们能够看见一个envs, 这里就是咱们本身建立的各类虚拟环境的入口, 点进去看看

 

 

 能够发现咱们以前建立的new_nev目录就在下面, 再点进去

这不就是一个标准的python环境目录吗?

这么一看, anaconda所谓的建立虚拟环境其实就是安装了一个真实的python环境, 只不过咱们能够经过activate,conda等命令去随意的切换咱们当前的python环境, 用不一样版本的解释器和不一样的包环境去运行python脚本.

六、与JetBrains PyCharm 链接

在工做环境中咱们会集成开发环境去编码, 这里推荐JB公司的PyCharm, 而PyCharm也能很方便的和anaconda的虚拟环境结合，在Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的python.exe解释器就好了。

 

 好比你要在learn环境中编写程序, 那么就修改成C:\Users\Administrator\AppData\Local\conda\conda\envs\learn, 能够看到这时候下面的依赖包也变成了learn环境中的包了.接下来咱们就能够在pycharm中愉快的编码了。