Anaconda - Python科学计算的“瑞士军刀”

jling 2019-06-26

Anaconda是一个跨平台的python发行版。可以直接在Windows,MacOS,Linux平台上运行。Anaconda主要用于数据分析与科学计算。Numpy,Pandas,Scipy等一些列著名的数据分析包已经整合到Anaconda上。就连sklearn等最近火热的机器学习包都可以在anaconda上使用。强大的包管理与方便快捷的python版本切换,使anaconda成为了Python科学计算的“瑞士军刀”。

Anaconda下载地址:

Anaconda下载地址

Anaconda分为python3.6以及2.7版本。个人建议下载3.6版本。毕竟python3才是未来。而且现在第三方包对python3的支持越来越好了

Anaconda安装:

选择默认安装就行了。并要把anaconda加入到环境变量中,不然运行时会有错!
安装完成后可以使用以下命令来测试:

conda -V

设置国内镜像

Anaconda的网站在国外。访问国外的资源网速比较慢。所以可以添加国内的清华大学TUNA镜像。运行以下命令:

# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

就可以安装Anaconda python的包。
若命令行方法添加不上,可以在用户目录下的.condarc中添加https://mirrors.tuna.tsinghua...
如果没有该文件可以直接创建,Windows为C://Users/username/.condarc,Linux/Mac为~/.condarc
添加后的结果如下:

channels:
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
 - defaults
show_channel_urls: yes

也可以在图形化界面Anaconda Navigator上对Channels进行添加或者删除

Anaconda - Python科学计算的“瑞士军刀”

创建多个Python环境

root是默认的python版本,同时你可以选择右侧的搜索框选择未下载的包,或者可以下载,更新的包
Anaconda - Python科学计算的“瑞士军刀”

点击下方的Create可以选择下载python版本,点击python版本可以直接切换
Anaconda - Python科学计算的“瑞士军刀”

利用conda管理不同的python环境

conda管理工具可以同时安装不同版本的python,并且能够进行切换。经常使用的有以下的命令:

# 创建一个名为python35的环境,指定Python版本是3.5(不用管是3.5.x,conda会为我们自动寻找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 python35 # for Windows
source activate python35 # for Linux & Mac
# 激活后,会发现terminal输入的地方多了python35的字样,实际上,此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除,再把3.5对应的命令加入PATH

# 此时,再次输入
python --version
# 可以得到`Python 3.5.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`,即系统已经切换到了3.5的环境

# 如果想返回默认的python 3.6环境,运行
deactivate python35 # for Windows
source deactivate python35 # for Linux & Mac

# 删除一个已有的环境
conda remove --name python35 --all

利用conda管理包:

# 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
# 如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境
# 也可以通过-c指定通过某个channel安装

# 更新package
conda update -n python34 numpy

# 删除package
conda remove -n python34 numpy

# 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

conda的介绍文档以及命令可以查阅下面的链接
conda-Docs

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