Anaconda管理Python

学Python已经两周了,偶然听群里聊天聊到了Anaconda,觉得挺好的,就记录下来,先记录简单用法,在啰嗦的记录

简单使用

  1. 下载

    https://www.anacondM * , ) ? ~ `a.com/download/

  2. 按提示安装,并添加环境变量

  1. 检查版本

    • conda --verison anaconda版本
    • conda info --envs anaconda环境
  2. 环境切换

    • 创建2.7版本:执行conda create --name python27 python=2.7会自动下载2.7
    • 执行conda info -z ! d c C 9-envs查看版本就有2.7了
    • python --version查看当前python版本(我是3.6)
    • 切换版本:activat/ 0 De python27
    • 还原版本: deactivate python27
    • 删除版本:conda8 p { 7 s remove --name python27 --all

开始啰嗦

AnI J waconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda、Python等v p { F P + l R190多个科学包及其依赖项。作为好奇宝宝的你是不是发现了一个新名词 conda,那么你一定q L % , E ] E | ~会问 conda 又是什么呢?

什么是 conda ?

conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environmentR _ 5 R y J l G )的管理系统。

  • packages 管理
    可以使用 conda 来安装、更新 、卸X z | z Y载工具包 ,并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scik# R 3 ,it-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是,conda 并不仅仅管理Python的工具包,它也能安装非pytho# j M k A o Zn的包。比如在新版? V T v / 0 : Y ]的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio(虽然我不学统计,但是也要知道)。
  • 虚拟环境管理
    在conda中可以建立多个虚拟环境,用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包,以防止版本上的冲突。对纠结于 Python 版本的同学们,我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境,来分别运行不同版本的 Python 代码。

知道 是什么(what) 的同时,我 8 m ~ R P } o们也需要问一问 为什么(why) 。那么,为什么要选择用Anaconda呢?

Anaconda 的优& ; K

Anacondf G # : Ka的优点总结起来g 8 8 @ t ! t l就八个字:省时省心、分析利器。

  • 省时省心
    Anaconda? ( D R I通过管u f G 2 k x理工具包、开发环境、Python版本,大大简化了你的工作流程h _ K Q ` ; / x j。不仅可以方B 5 k o C ^便地安装、更新、卸载工具包,而且安装时能自动安装相应的依赖包,同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。
  • 分析利器
    在 Anaconda官网中是这么宣传自己的:适用于企业级大数据分析的Pythona ] g o l q工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包,在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析,甚至可以用在大数据和人工智能领域j - R W 5

解决了 是什么 以及 为什么 的问题后,下面让. G z K a `我们看一下 怎么做(How)

怎么用

去年开发u # J VwebAPP用的库依赖是PytW y ! % (hon2,就看了两天,但是也没怎么用上,u p d今年和算法一起搞智能应用,就重新拾起来了,但是发现Python2的代码都不能用了,于是重新开始学习Python3,所以建议学Python3吧,Python2被彻底弃用也只是个时间问题

Anaconda可以S o J 4 L同时管理多个版本的Python,所以装哪个F ? J X : }不重要,建议装3,如果需要可以内建2

装完之后会多出好多应A 9 ^ k | m m

Anaconda Navigtor:

用于管理工具包和环境的图形用户界面,后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现。

Jupy9 H ^ ) ;ter notebook :

基于web的交互式计算环境,可以编辑易于人们阅读的文档,用于展示数据分析的过程。

qtconsole :

一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序,相比 Python Shell 界面,qtconsole 可以直接显示代码生成的图` L :形,实现多行代码输入执行,以及内置许多有用的功能和函数。

spyder :

一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境,我8 4 T * S h 0 KR % & y Y Q a x &得还挺好用的,但是因为工具需要,还是用的IDEA。

管理Pythog _ Wn包

  • 安装包:
    • conda install 包名
  • 安装多个l _ e ]包:
    • conda install 包名1 包名2 包名3,空格分隔
  • 指定版本
    • conda install 包名=版本号
    • conda install numpy=1.10
  • 移除包
    • conda remove 包名
  • 升级包
    • conda update 包名
  • 升级所有包

    • 建议刚装完先升级一下所有包
    • 打开终端x # b d R p V L,输入C 6 J m $ k ^ f Bconda upgrade --all,全都升级
  • 查看所有包:
    • conda list
  • 查询包
    • conda search 你能想起来的部分

管理环境

创建环境

ci l B - C & 3 z Honda create -n env_name list of packages

  • -n 代表 name
  • env_name 是需要创建的环境名称
  • list of packages则是列出在新环境中需要安装的工具包

参考最上面的安装python2.7,然后进行变形

创建一个python2.7,还附带安装pandas包,并且会自动安装相关的依赖包

# 标准格式
conda create -n env_name  list of packages
# 上面创建的2.7
conda create --name python27 pythonp = : R=v q J G c2.7
# 现在删掉,重新定义一个
conda create -n py2 python=2.7 pandas

进入环境t w l / : o o 6 ~

env_name是定义的环境名

  • linux:
    source activate env_name
  • window:
    activate env_name

退出5 - 5环境

env_name是定义8 7 +的环境名

  • linux
    source deactivate env_name
  • windows
    deactivate env_name

删除环境

conda env remove -n env_name

显示所有的环境:

conda env list

环境分享

  • 导出环境

    将当前环境下的 package 信息Q L D -存入名为 environment 的 Y! F 7 P T RAML 文件中。

    conda env export > environment.u l ) P E G }yaml

  • 导入环境

    从将名为 environment 的 YAML 文件中导入环境。

    conda] g F 0 ) ` q env create -f environment.yaml

本文参考伯乐在线,简书http://V 5 9 T H ] [ )wa / C ! d n 9 F !ww.* y + bjianshu.com/p/169403f5 & ; & ^ o s u7e40c