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Anaconda使用教程

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Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。

此外，Python的强大之处在于它的应用领域范围之广，遍及人工智能、科学计算、Web开发、系统运维、大数据及云计算、金融、游戏开发等。实现其强大功能的前提，就是Python具有数量庞大且功能相对完善的标准库和第三方库。通过对库的引用，能够实现对不同领域业务的开发。然而，正是由于库的数量庞大，对于管理这些库以及对库作及时的维护成为既重要但复杂度又高的事情。

什么是Anaconda？

简介

Anaconda就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。

特点

Anaconda具有如下特点：

  • 开源
  • 安装过程简单
  • 高性能使用Python和R语言
  • 免费的社区支持

其特点的实现主要基于Anaconda拥有的：

  • conda包
  • 环境管理器
  • 1000+开源库

如果日常工作或学习并不必要使用1,000多个库，那么可以考虑安装Miniconda，这里不过多介绍Miniconda的安装及使用。

Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别

Anaconda

Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。

conda

conda是包及其依赖项和环境的管理工具。

适用语言：Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。
适用平台：Windows, macOS, Linux

用途：

  • 快速安装、运行和升级包及其依赖项。
  • 在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。

“如果你需要的包要求不同版本的Python，你无需切换到不同的环境，因为conda同样是一个环境管理器。仅需要几条命令，你可以创建一个完全独立的环境来运行不同的Python版本，同时继续在你常规的环境中使用你常用的Python版本。”————conda官方网站

conda为Python项目而创造，但可适用于上述的多种语言。

conda包和环境管理器包含于Anaconda的所有版本当中。

pip

pip是用于安装和管理软件包的包管理器。

pip编写语言：Python。

Python中默认安装的版本：

  • Python 2.7.9及后续版本：默认安装，命令为pip
  • Python 3.4及后续版本：默认安装，命令为pip3

pip名称的由来：pip采用的是递归缩写进行命名的。其名字被普遍认为来源于2处：

  • “Pip installs Packages”（“pip安装包”）
  • “Pip installs Python”（“pip安装Python”）
virtualenv

virtualenv：用于创建一个独立的Python环境的工具。

解决问题：

  1. 当一个程序需要使用Python 2.7版本，而另一个程序需要使用Python 3.6版本，如何同时使用这两个程序？
  2. 如果将所有程序都安装在系统下的默认路径，如：/usr/lib/python2.7/site-packages，当不小心升级了本不该升级的程序时，将会对其他的程序造成影响。
  3. 如果想要安装程序并在程序运行时对其库或库的版本进行修改，都会导致程序的中断。
  4. 在共享主机时，无法在全局site-packages目录中安装包。

virtualenv将会为它自己的安装目录创建一个环境，这并不与其他virtualenv环境共享库；同时也可以选择性地不连接已安装的全局库。

pip 与 conda 比较

依赖项检查

pip：

  • 不一定会展示所需其他依赖包。
  • 安装包时或许会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误。

conda：

  • 列出所需其他依赖包。
  • 安装包时自动安装其依赖项。
  • 可以便捷地在包的不同版本中自由切换。

环境管理

pip：维护多个环境难度较大。
conda：比较方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单。

对系统自带Python的影响

pip：在系统自带Python中包的**更新/回退版本/卸载将影响其他程序。
conda：不会影响系统自带Python。

适用语言

pip：仅适用于Python。
conda：适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

conda与pip、virtualenv的关系

conda结合了pip和virtualenv的功能。

管理conda

接下来均是以命令行模式进行介绍，Windows用户请打开“Anaconda Prompt”；macOS和Linux用户请打开“Terminal”（“终端”）进行操作。

验证conda已被安装

1
conda --version

终端上将会以conda 版本号的形式显示当前安装conda的版本号。如：conda 3.11.0

注意：如果出现错误信息，则需核实是否出现以下情况：

  • 使用的用户是否是安装Anaconda时的账户。
  • 是否在安装Anaconda之后重启了终端。

更新conda至最新版本

1
conda update conda

执行命令后，conda将会对版本进行比较并列出可以升级的版本。同时，也会告知用户其他相关包也会升级到相应版本。

当较新的版本可以用于升级时，终端会显示Proceed ([y]/n)?，此时输入y即可进行升级。

查看conda帮助信息

1
2
3
conda --help
// or
conda -h

卸载conda

Linux 或 macOS
1
rm -rf ~/anaconda3

即删除Anaconda的安装目录。根据安装的Anaconda版本选择相应的卸载命令。

Windows
1
控制面板 → 添加或删除程序

管理环境

接下来均是以命令行模式进行介绍，Windows用户请打开“Anaconda Prompt”；macOS和Linux用户请打开“Terminal”（“终端”）进行操作。

创建新环境

1
conda create --name <env_name> <package_names>
  • env_name即创建的环境名。建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”。
  • package_names即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”。
    • 如果要安装指定的版本号，则只需要在包名后面以=和版本号的形式执行。如：conda create –name python2 python=2.7，即创建一个名为“python2”的环境，环境中安装版本为2.7的python。
    • 如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在package_names后以空格隔开，添加多个包名即可。如：conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas，即创建一个名为“python3”的环境，环境中安装版本为3.5的python，同时也安装了numpy和pandas。
  • –name同样可以替换为-n。

提示：默认情况下，新创建的环境将会被保存在/Users/user_name/anaconda3/env目录下，其中，user_name为当前用户的用户名。

切换环境

Linux 或 macOS
1
source activate <env_name>
Windows
1
activate <env_name>
提示

  1. 如果创建环境后安装Python时没有指定Python的版本，那么将会安装与Anaconda版本相同的Python版本，即如果安装Anaconda第2版，则会自动安装Python 2.x；如果安装Anaconda第3版，则会自动安装Python 3.x。

  2. 当成功切换环境之后，在该行行首将以“env_name”开头，“env_name”为切换到的环境名。如：在macOS系统中执行source active python2，即切换至名为“python2”的环境，则行首将会以(python2)开头。

退出环境至root

Linux 或 macOS
1
source deactivate
Windows
1
deactivate

当执行退出当前环境，回到root环境命令后，原本行首以“env_name”开头的字符将不再显示。

显示已创建环境

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conda info --envs
// or
conda info -e
// or
conda env list

结果中星号“*”所在行即为当前所在环境。macOS系统中默认创建的环境名为“base”。

复制环境

1
conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>

注意：

  1. copied_env_name即为被复制/克隆环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。
  2. new_env_name即为复制之后新环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。
  3. 如：conda create –name py2 –clone python2，即为克隆名为“python2”的环境，克隆后的新环境名为“py2”。此时，环境中将同时存在“python2”和“py2”环境，且两个环境的配置相同。

删除环境

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conda remove --name <env_name> --all

注意：env_name为被删除环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。

管理包

查找可供安装的包版本

精确查找
1
conda search --full-name <package_full_name>

注意：

  1. –full-name为精确查找的参数。
  2. package_full_name是被查找包的全名。包名两边不加尖括号“<>”。

例如：conda search –full-name python即查找全名为“python”的包有哪些版本可供安装。

模糊查找
1
conda search <text>

注意：

  1. text是查找含有此字段的包名。此字段两边不加尖括号“<>”。

例如：conda search py即查找含有“py”字段的包，有哪些版本可供安装。

获取当前环境中已安装的包信息

1
conda list

执行上述命令后将在终端显示当前环境已安装包的包名及其版本号。

安装包

在指定环境中安装包
1
conda install --name <env_name> <package_name>

注意：

  1. env_name即将包安装的指定环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。
  2. package_name即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。

例如：conda install –name python2 pandas即在名为“python2”的环境中安装pandas包。

在当前环境中安装包
1
conda install <package_name>

注意：

  1. package_name即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。
  2. 执行命令后在当前环境中安装包。

例如：conda install pandas即在当前环境中安装pandas包。

使用pip安装包

当使用conda install无法进行安装时，可以使用pip进行安装。例如：see包。

1
pip install <package_name>

注意：package_name为指定安装包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。

如：pip install see即安装see包。

  1. pip只是包管理器，无法对环境进行管理。因此如果想在指定环境中使用pip进行安装包，则需要先切换到指定环境中，再使用pip命令安装包。
  2. pip无法更新python，因为pip并不将python视为包。
  3. pip可以安装一些conda无法安装的包；conda也可以安装一些pip无法安装的包。因此当使用一种命令无法安装包时，可以尝试用另一种命令。
从Anaconda.org安装包

当使用conda install无法进行安装时，可以考虑从Anaconda.org中获取安装包的命令，并进行安装。

在当前环境中安装来自于Anaconda.org的包时，需要通过输入要安装的包在Anaconda.org中的路径作为获取途径。查询路径的方式如下：

  1. 在浏览器中输入：https://anaconda.org/
  2. 在新页面“Anaconda Cloud”的上方搜索框中输入要安装的包名，然后点击右边“放大镜”标志。
  3. 搜索结果中有数以千计的包可供选择，此时点击“Downloads”可根据下载量进行排序，最上面的为下载最多的包。
  4. 选择满足需求的包或下载量最多的包，点击包名。
  5. 复制“To install this package with conda run:”下方的命令，并粘贴在终端中执行。

卸载包

卸载指定环境中的包
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conda remove --name <env_name> <package_name>

注意：

  • env_name即卸载包所在指定环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。
  • package_name即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。

例如：conda remove –name python2 pandas即卸载名为“python2”中的pandas包。

卸载当前环境中的包
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conda remove <package_name>

注意：

  • package_name即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。
  • 执行命令后即在当前环境中卸载指定包。

例如：conda remove pandas即在当前环境中卸载pandas包。

更新包

更新所有包
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conda update --all
// or
conda upgrade --all

建议：在安装Anaconda之后执行上述命令更新Anaconda中的所有包至最新版本，便于使用。

更新指定包
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2
3
conda update <package_name>
// or
conda upgrade <package_name>

注意：

  • package_name为指定更新的包名。包名两边不加尖括号“<>”。
  • 更新多个指定包，则包名以空格隔开，向后排列。如：conda update pandas numpy matplotlib即更新pandas、numpy、matplotlib包。

参考资料

https://www.jianshu.com/p/62f155eb6ac5