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Anaconda python安装使用

标签:
Python

Anaconda概述

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。

这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别。conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。其实还有Miniconda,顾名思义,它只包含最基本的内容——python与conda,以及相关的必须依赖项,对于空间要求严格的用户,Miniconda是一种选择。

进入下文之前,说明一下conda的设计理念——conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身!因此,conda打破了包管理与环境管理的约束,能非常方便地安装各种版本python、各种package并方便地切换。

Anaconda的安装

Anaconda的下载页参见官网下载,Linux、Mac、Windows均支持。

安装时,会发现有两个不同版本的Anaconda,分别对应Python 2.7和Python 3.5,两个版本其实除了这点区别外其他都一样。后面我们会看到,安装哪个版本并不本质,因为通过环境管理,我们可以很方便地切换运行时的Python版本。(由于我常用的Python是2.7和3.4,因此倾向于直接安装Python 2.7对应的Anaconda)

下载后直接按照说明安装即可。这里想提醒一点:尽量按照Anaconda默认的行为安装——不使用root权限,仅为个人安装,安装目录设置在个人主目录下(Windows就无所谓了)。这样的好处是,同一台机器上的不同用户完全可以安装、配置自己的Anaconda,不会互相影响。

对于Mac、Linux系统,Anaconda安装好后,实际上就是在主目录下多了个文件夹(~/anaconda)而已,Windows会写入注册表。安装时,安装程序会把bin目录加入PATH(Linux/Mac写入~/.bashrc,Windows添加到系统变量PATH),这些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac为例,安装完成后设置PATH的操作是

# 将anaconda的bin目录加入PATH,根据版本不同,也可能是~/anaconda3/bin
echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
# 更新bashrc以立即生效
source ~/.bashrc
将anaconda的bin目录加入PATH,根据版本不同,也可能是~/anaconda3/bin
echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
# 更新bashrc以立即生效
source ~/.bashrc

配置好PATH后,可以通过which conda或conda --version命令检查是否正确。假如安装的是Python 2.7对应的版本,运行python --version或python -V可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit),也说明该发行版默认的环境是Python 2.7。

官网下载:https://www.continuum.io/downloads
这里我选择的是3.6,64位版本
https://img1.sycdn.imooc.com//5b2339e000012cbe08350288.jpg国内下载网站:
Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
安装比较简单,我们一笔带过
https://img1.sycdn.imooc.com//5b2339e60001c1c905920411.jpg

可以看到提供了以下功能
https://img1.sycdn.imooc.com//5b2339f000018fcc02710224.jpg

我们可以结合Python工具pycharm,安装anaconda时已经自动配置了环境变量,所以可以自动发现Python的路径

https://img1.sycdn.imooc.com//5b2339fa0001cca508940566.jpg如果没有就需要手动点击后面的小齿轮,选择local添加了
设置编程模板

# -*- coding:utf-8 -*-"""@author:Your_name@file:${NAME}.py@time:${DATE}${TIME}"""

https://img1.sycdn.imooc.com//5b233a0300019ad608960481.jpg

现在就可以新建项目来使用了;
https://img1.sycdn.imooc.com//5b233a0a0001cbcf07860405.jpg

TUNA 还提供了 Anaconda 仓库的镜像,运行以下命令:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

运行 conda install numpy 测试一下吧。

Miniconda 镜像使用帮助
Miniconda 是一个 Anaconda 的轻量级替代,默认只包含了 python 和 conda,但是可以通过 pip 和 conda 来安装所需要的包。

Miniconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 下载。

Conda 三方源
当前tuna还维护了一些anaconda三方源。

Conda Forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
msys2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
bioconda
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

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