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link管理  ›  Anaconda解决python包管理与环境管理 | Claus's Tech Blog
https://lvraikkonen.github.io/2017/06/08/Anaconda%E8%A7%A3%E5%86%B3python%E5%8C%85%E7%AE%A1%E7%90%86%E4%B8%8E%E7%8E%AF%E5%A2%83%E7%AE%A1%E7%90%86/
千年单身的咖啡
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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。

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

  • 提供包管理，功能类似于 pip，Windows 平台安装第三方包经常失败的场景得以解决。
  • 提供虚拟环境管理，功能类似于 virtualenv，解决了多版本Python并存问题

    • Anaconda具有跨平台、包管理、环境管理的特点，因此很适合快速在新的机器上部署Python环境。

    Anaconda的下载页参见 官网下载

    Anaconda安装成功之后，可以检查所安装的版本 

    1
    		 
    conda --version

    由于不可名状的原因，需要修改其包管理镜像为国内源 

    1
    2
    		 
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --set show_channel_urls yes

    Conda的环境管理

    Conda的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的Python，并能自由切换。对于上述安装过程，假设我们采用的是Python 2.7对应的安装包，那么Python 2.7就是默认的环境

    现在，创建一个自定义的Python环境 

    1
    		 
    conda create -n py27 python=2.7

    其中py27是新添加环境的名字，可以自定义修改。

    之后通过activate py27和deactivate py27命令激活、退出该环境 

    1
    		 
    activate py27

    现在把创建的环境都列出来，其中当前使用的环境前面用*号标注 

    1
    		 
    conda info --envs
    		 
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    # 创建一个名为py3的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本）
    conda create --name py3 python=3.4
     
    # 安装好后，使用activate激活某个环境
    activate py3 # for Windows
    source activate py3 # for Linux & Mac
    # 激活后，会发现terminal输入的地方多了py3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3.4对应的命令加入PATH
     
    # 此时，再次输入
    python --version
    # 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系统已经切换到了3.4的环境
     
    # 如果想返回默认的python 2.7环境，运行
    deactivate py3 # for Windows
    source deactivate py3 # for Linux & Mac
     
    # 删除一个已有的环境
    conda remove --name py3 --all

    Conda的包管理

    现在要使用conda来管理包了，以前常用的是Python的pip包管理工具。 

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    # 安装scipy
    conda install scipy
    # conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目，对于python 3.4，conda会同时安装numpy和mkl（运算加速的库）
     
    # 查看已经安装的packages
    conda list
    # 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip，因此可以显示出通过各种方式安装的包

    实例：让Python2和3在Jupyter Notebook中共存

    多版本的Python或者R等语言，在Jupyter中被称作kernel。

    如果这个Python版本已经存在（比如我们刚才添加的py27环境），那么你可以直接为这个环境安装 ipykernel 包 

    1
    		 
    conda install -n py27 ipykernel

    note:

    -n 后面的名字为所要安装到的环境名

    然后激活这个环境 

    1
    		 
    python -m ipykernel install --user

    如果所需版本并不是已有的环境，可以直接在创建环境时便为其预装 ipykernel 。 

    1
    		 
    conda create -n py27 python=2.7 ipykernel

    打开jupyter notebook 

    1
    		 
    jupyter notebook

    最后

    两个字： 省心

    附： conda cheat sheet

     
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