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Anaconda安装及使用详解
文章目录
- Anaconda介绍
- 一、Anaconda安装
- 1、下载
- （1）官网下载地址：
- （2）清华大学开源软件镜像站：/
- 2、安装
- （1）双击安装包 -> Next -> I Agree -> 选中 All Users：
- （2）选择安装位置，不推荐C盘，因为虚拟机会要安装很多包（这里我装在了C盘，因为我的电脑只有C盘）：
- （3）下面3项可以全选 -> Install -> 经过漫长的等待，大约4个小时 -> 终于安装完成：
- （4）配置清华镜像源作为下载源：因为Anaconda的下载源默认在国外，如果不配置国内源的话，下载速度会很慢，而且很多时候会网络错误而下载失败；
- （5）Anaconda为什么要设置另一个channel？
- 3、Anaconda提供终端和GUI两种方式来管理创建的虚拟环境：
- （1）通过 Anaconda Prompt 管理虚拟环境：
- （2）通过 Anaconda Navigator 管理虚拟环境：
- 4、配置环境变量：配置环境变量之后，我们就可以通过windoes自带的cmd终端，代替Anaconda Prompt 终端了，而不用每次都打开Anaconda Prompt操作；
- 二、Anaconda conda常用命令
- 1、管理conda自身
- （1）查看conda版本：
- （2）查看conda的环境配置：
- （3）设置镜像源，conda有时候安装软件会非常慢，设置国内镜像的话可以使安装更快捷一些：
- （4）查询某个命令的帮助：
- 2、管理虚拟环境
- （1）查看有哪些虚拟环境
- （2）创建虚拟环境
- （3）激活虚拟环境
- （4）退出虚拟环境
- （5）删除虚拟环境
- （6）导出环境，方便自己在需要时恢复环境，也可以提供给别人用于创建完全相同的环境：
- 3、conda包管理相关命令：
- （1）查看包的安装情况
- （2）查看某个包是否已安装，而且支持 * 通配符模糊查找
- （3）conda安装包，在当前虚拟环境中安装一个包
- （4）conda更新包，将某个包更新到它的最新版本
- （5）conda卸载包
- （6）清理anaconda缓存
- 4、Python版本的管理
- （1）将版本变更到指定版本
- （2）将python版本更新到最新版本
- 5、在conda环境中不建议使用pip安装工具包，混用容易导致库的依赖关系出现混乱，然后突然哪天环境可能就崩了，安装不了新的包，无法进行conda update之类的；
- 6、Channel管理
- （1）查询当前配置中包含哪些channels
- （2）追加conda-forge channel
- （3）移除conda-forge channel
- 三、创建一个虚拟环境：
- （1）通过 Anaconda Navigator 创建一个虚拟环境：
- （2）通过 Anaconda Prompt 创建一个虚拟环境：
- （3）创建虚拟环境的存储路径：
- 五、pycharm接入刚刚创建的虚拟环境：
- 1、方式一：通过配置Conda Environment来接入python解释器，推荐
- 2、方式二：通过配置VirtualenvEnvironment来接入python解释器
- 六、卸载Anaconda
- 1、找到Anaconda安装路径，运行C:\ProgramData\anaconda3\Uninstall-Anaconda3.exe，卸载程序；
- 2、删除Anaconda安装文件夹，C:\ProgramData\anaconda3；
- 3、删除anaconda环境变量；
- 4、删除相关隐藏文件：
- 5、卸载成功
Anaconda介绍
Anaconda 是Python科学技术包的合集，它将很多好用的科学计算包整合在了一起，其包含了conda、Python、NumPy、pytorch等180多个科学计算包及其依赖项；
anaconda 包含哪些库：
- conda：conda是Anaconda中一个开源的包管理和环境管理工具（包管理功能类似于pip，环境管理功能类似于virtualenv，pipenv）；
- ipython：是一个Python的交互式Shell，比默认的Python Shell好用得多，功能也更强大，她支持语法高亮、自动完成、代码调试，内置了许多很有用的功能和函式等；
- NumPy：科学计算工具包，最常用的也许是它的N维数组对象，其他还包括一些成熟的函数库，用于整合C/C++和Fortran代码的工具包，线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数等；
- matplotlib：是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图，而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中，Matplotlib可以配合ipython shell使用，提供不亚于Matlab的绘图体验；
- pandas：基于NumPy和Matplotlib开发的，主要用于数据分析和数据可视化；
- pytorch：深度学习框架；
一、Anaconda安装
因为Anaconda自带python，安装了anaconda之后，系统就自动安装了python，所以需要先卸载本地python环境；（当然你也可以选择不卸载本地安装的python环境，如果不卸载，anaconda python的版本必须与本地已有的python版本一致，不然anaconda可能会安装失败）；
1、下载
（1）官网下载地址：
（2）清华大学开源软件镜像站：/
我的下载：Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe
2、安装
（1）双击安装包 -> Next -> I Agree -> 选中 All Users：
（2）选择安装位置，不推荐C盘，因为虚拟机会要安装很多包（这里我装在了C盘，因为我的电脑只有C盘）：
（3）下面3项可以全选 -> Install -> 经过漫长的等待，大约4个小时 -> 终于安装完成：
经过漫长的等待，大约4个小时
next
终于安装完成，Anaconda提供终端和GUI两种方式来管理创建的虚拟环境：
（4）配置清华镜像源作为下载源：因为Anaconda的下载源默认在国外，如果不配置国内源的话，下载速度会很慢，而且很多时候会网络错误而下载失败；
-
打开 Anaconda Prompt终端；
-
在终端中输入命令；
# 显示自己的Anaconda使用的镜像源 conda config --show-sources# 设置清华镜像源 conda config --add channels / conda config --add channels / # 设置搜索时显示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes conda config --set ssl_verify true# 设置bioconda conda config --add channels bioconda conda config --add channels conda-forge# 将conda自身更新到最新版本 conda update conda # 将整个Anaconda都更新到确保稳定性和兼容性的最新版本 conda update Anaconda -
配置源相关命令
conda config --show-sources # 显示自己的Anaconda使用的镜像源 conda config --remove channels 源名称或链接 # 移除某一镜像源conda config --remove-key channels # 移除其他，换回了conda默认镜像源 -
Anaconda镜像源配置文件为.condarc文件，文件位置一般位于此目录下：
C:\Users\自己用户名
内容如下：
channel_priority: strict
show_channel_urls: true
channels:- conda-forge- bioconda- defaults
ssl_verify: true（5）Anaconda为什么要设置另一个channel？
除了默认的Anaconda channel之外，设置另一个channel可以扩展用户可用的软件包种类和版本，有些用户可能需要在特定领域中使用一些非标准的或更新的软件包，而这些软件包可能不在默认的Anaconda channel中，通过设置另一个channel，用户可以轻松地找到并安装这些软件包；
- Bioconda是专门用来管理生物信息学相关软件的channel，已经支持安装2700多种生物信息学相关的包；
- Conda-forge是Conda社区维护的包含很多不在默认通道里面的通用型软件的channel；
- 这两个channel都可以通过设置来增加，以扩展可用的软件包种类和版本；
3、Anaconda提供终端和GUI两种方式来管理创建的虚拟环境：
（1）通过 Anaconda Prompt 管理虚拟环境：
（2）通过 Anaconda Navigator 管理虚拟环境：
4、配置环境变量：配置环境变量之后，我们就可以通过windoes自带的cmd终端，代替Anaconda Prompt 终端了，而不用每次都打开Anaconda Prompt操作；
环境变量配置前，conda命令不可用，python环境不可用：
环境变量 -> 系统变量 -> 选中Path -> 编辑 -> 新建 -> 输入anaconda3路径 -> 最后点确定就行了：
C:\ProgramData\anaconda3
C:\ProgramData\anaconda3\Scripts
C:\ProgramData\anaconda3\Library\bin
C:\ProgramData\anaconda3\Library\mingw-w64\bin
打开windoes自带的cmd终端，验证是否配置成功：
二、Anaconda conda常用命令
1、管理conda自身
（1）查看conda版本：
conda --version
（2）查看conda的环境配置：
conda config --show
（3）设置镜像源，conda有时候安装软件会非常慢，设置国内镜像的话可以使安装更快捷一些：
请看在安装成功时的设置；
（4）查询某个命令的帮助：
conda create --help
2、管理虚拟环境
conda允许你创建相互隔离的独立环境，这些环境被称之为虚拟环境，Anaconda有一个缺省的名为base的环境，但是不建议把程序放在base环境中，应该创建不同的虚拟环境分别管理不同的开发项目；
（1）查看有哪些虚拟环境
conda env list # 显示所有已经创建的环境
conda info -env
conda info --envs（2）创建虚拟环境
conda create -n env_name(环境名称) python=x.x(python版本号) # 创建环境
python --version(查看当前python版本号)（3）激活虚拟环境
conda activate env_name(环境名称)
（4）退出虚拟环境
conda deactivate
（5）删除虚拟环境
conda remove -n env_name(环境名称) --all # 将指定的虚拟环境和该环境中所安装的包都删除conda remove --name env_name package_name # 只删除虚拟环境中的某个或者某些包（6）导出环境，方便自己在需要时恢复环境，也可以提供给别人用于创建完全相同的环境：
conda env export --name env_name > myenv.yml # 获得环境中的所有配置conda env create -f myenv.yml # 重新还原环境3、conda包管理相关命令：
（1）查看包的安装情况
conda list # 查看当前环境中安装了哪些包conda search package_name # 查看当前Anaconda repository中是否有你想要安装的包（2）查看某个包是否已安装，而且支持 * 通配符模糊查找
conda list pkgname conda list pkgname* （3）conda安装包，在当前虚拟环境中安装一个包
conda install package_name
conda install numpy=0.20.3 # 安装某个特定版本的包
conda install pkg_name -c conda_forge # 安装包的时候可以指定从哪个channel进行安装，比如该条命令表示从conda_forge安装某个包，而不是从缺省通道安装
conda install --name env_name package_name # 在指定环境中安装包（4）conda更新包，将某个包更新到它的最新版本
conda update numpy
（5）conda卸载包
conda uninstall package_name # 将依赖于这个包的所有其它包也同时卸载conda remove package # 删除当前环境中的包conda remove –-name env_name package # 删除指定环境中的包（6）清理anaconda缓存
conda就像个守财奴一样，把每个历史安装包都会好好保存。。。好处是可以很方便地恢复到旧的历史版本，坏处是占内存空间。。。前两天由于安装一个新的包，系统报告“CondaMemoryError: The conda process ran out of memory. Increase system memory and/or try again”执行"conda -y -all"清除了约30G的空间！
conda clean -p # 删除没有用的包 --packages
conda clean -t # 删除tar打包 --tarballs
conda clean -y -all # 删除所有的安装包及cache(索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包)
4、Python版本的管理
除了上面在创建虚环境时可以指定python版本外，Anaconda基环境的python版本也可以根据需要进行更改；
（1）将版本变更到指定版本
conda install python=3.8（2）将python版本更新到最新版本
conda update pythonpython --version # 更新完后可以用以下命令查看变更是否符合预期5、在conda环境中不建议使用pip安装工具包，混用容易导致库的依赖关系出现混乱，然后突然哪天环境可能就崩了，安装不了新的包，无法进行conda update之类的；
6、Channel管理
（1）查询当前配置中包含哪些channels
conda config --get channels
（2）追加conda-forge channel
conda config --add channels conda-forge（3）移除conda-forge channel
conda config --remove channels conda-forge三、创建一个虚拟环境：
（1）通过 Anaconda Navigator 创建一个虚拟环境：
Environments -> Create -> 输入虚拟环境的名称，选择语言，选择版本 -> Create -> 等待环境创建成功；
虚拟环境创建成功，在面板上可以查看虚拟环境的名称及虚拟环境所安装的包：
（2）通过 Anaconda Prompt 创建一个虚拟环境：
打开cmd终端 -> 输入conda命令 -> 等待环境创建成功；
$ conda create -n apple python=3.6 numpy # 创建名为apple的虚拟环境，python版本为python3.6，同时还安装了numpy包
$ conda info --env # 查看环境
在 Anaconda Navigator 面板中也能看到刚创建的apple虚拟环境：
（3）创建虚拟环境的存储路径：
五、pycharm接入刚刚创建的虚拟环境：
1、方式一：通过配置Conda Environment来接入python解释器，推荐
File -> Settings -> Python Interpreter -> Add Interpreter -> Add Local Interpreter -> Conda Environment
2、方式二：通过配置VirtualenvEnvironment来接入python解释器
File -> Settings -> Python Interpreter -> Add Interpreter -> Add Local Interpreter -> Virtualenv Environment
运行结果：
六、卸载Anaconda
1、找到Anaconda安装路径，运行C:\ProgramData\anaconda3\Uninstall-Anaconda3.exe，卸载程序；
2、删除Anaconda安装文件夹，C:\ProgramData\anaconda3；
3、删除anaconda环境变量；
4、删除相关隐藏文件：
C:\Users\自己用户名\.anacondaC:\Users\自己用户名\.condaC:\Users\自己用户名\.continuum5、卸载成功
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