Anaconda 快速入门

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Anaconda 快速入门

一、Anaconda 是什么？

Anaconda 是一个包含数据科学常用包的发行版本。它基于 conda(一个包和环境管理器) 衍生而来。应用程序 conda 是包和环境管理器：

• 使用 conda 创建虚拟环境，可以方便的分隔使用不同 Python 版本和/或不同包的项目
• 可使用conda 在环境中安装、卸载和更新包。

二、Anaconda 的安装、升级及卸载

• Anaconda 的安装 
  
  • Anaconda 可用于 Windows、Mac OS X 和 Linux。可以在  上找到安装程序 
    
    • linux 下安装： 
      
      • bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh
      • 按 q 键跳过 license 文件，然后输入 yes 确认
      • 把 anaconda 的 bianry 路径加入到.bashrc
    • windows 下安装：按照提示一步步安装即可
  • 有时候从官网上下载此软件特别慢，所以在此提供百度云下载链接，希望对大家有帮助 
    
    • win_anaconda2-4.3.1 百度云下载(python2.7)
    • win_anaconda3-4.2.0 百度云下载(python3.5)
    • win_anaconda3-4.3.1 百度云下载(python3.6)
    • linux_anaconda2-4.3.1 百度云下载(python2.7)
• Anaconda 的升级

conda update conda
conda update anaconda

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• Anaconda 的卸载

rm -rf anaconda
# 建议清理下 .bashrc 中 anaconda 的路径

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三、管理包

• conda list：列出所有已安装的包
• conda install package_name：安装软件包，同时它会自动安装此软件包的依赖项 
  
  • conda install numpy pandas：同时安装多个包
  • conda install python=2.7：安装指定版本的包
• conda remove package_name：卸载包
• conda update/upgrade --all：更新环境中的所有已安装的包
• conda info：Display information about current conda install
• conda help：Displays a list of available conda commands and their help strings
• conda search：Search for packages(可以进行模糊匹配) and display their information
• conda create：Create a new conda environment from a list of specified packages
• conda command --help(-h)：For full documentation of any command, type the command followed by –help(-h)
• conda -V：Show the conda version number and exit

四、管理环境

• 创建虚拟环境 
  
  • conda create -n env_name list of packages，在这里，-n env_name 设置环境的名称（-n 是指名称），而 list of packages 是要安装在环境中的包的列表
  • 可以创建具有特定 Python 版本的环境，例如， 使用conda create -n py2 python=2 命令安装 Python 的最新版本
• 进入环境：linux 下用 source activate env_name， windows 下用activate env_name
• 离开环境：linux 下用 source deactivate， windows 下用deactivate
• 列出环境：conda env list
• 删除环境：conda env remove -n env_name，默认的环境（即当你不在环境中时使用的环境）名为 root。
• 导出环境：conda env export > environment.yaml，将包保存为 YAML。第一部分 conda env export 输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本）
• 加载环境：conda env create -f environment.yaml