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Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux、macOS 和 Windows。其提供了方便使用的包管理器和环境管理器。

建议所有 Python 用户使用 Anaconda 而非 Linux 或 macOS 系统自带的 Python。

  • 下载 Anaconda

    进入 Anaconda 官方下载页面 ,会看到类似下图的下载页面。根据自己的系统选择对应的安装包(通常选择下图中红框圈出的安装包)。

    若官方下载速度较慢,可以直接从清华大学 Anaconda 镜像下载。访问 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ ,找到文件名类似 Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh Anaconda3-2020.11-MacOSX-x86_64.sh 的文件。其中 2020.11 为 Anaconda 版本的发行日期,选择最新版本即可。

  • 安装 Anaconda

    Anaconda 默认会安装到 $ HOME /anaconda3 下,在安装过程中可以设置为其他路径。

    安装通常需要几分钟时间,在安装的最后会出现:

    Do you wish the installer to initialize Anaconda3 by running conda init? [yes|no]
    [yes] >>>
    

    建议输入 yes,此时安装包会向当前 SHELL 的配置文件(如 ~/.bashrc~/.zshrc)中写入 conda 初始化语句。

    打开一个新的终端,在终端中输入 python,输出中看到 Anaconda, Inc. 字样即代表安装完成:

    $ python
    Python 3.8.5 (default, Sep  4 2020, 02:22:02)
    [Clang 10.0.0 ] :: Anaconda, Inc. on darwin
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    

    常用命令

    Anaconda 中提供的 conda 命令可以用于安装 Python 包、管理虚拟环境,其详细用法见 conda 官方文档。此外,也可以使用 Python 自带的工具 pip 来安装 Python 包,其详细用法见 pip 官方文档。我们建议尽可能使用 conda 来安装 Python 包,仅在 Anaconda 没有提供需要的程序包时才使用 pip 来安装。以下仅介绍常用的命令。

    更新 conda 和 Anaconda:

    $ conda update conda
    $ conda update anaconda
    

    添加 conda 的第三方软件包源 conda-forge:

    $ conda config --add channels conda-forge
    

    创建虚拟环境:

    # 虚拟环境名为 seismo-learn,初始 Python 版本与 base 环境相同
    $ conda create --name seismo-learn
    

    激活虚拟环境:

    # 激活名为 seismo-learn 的虚拟环境
    $ conda activate seismo-learn
    

    取消激活当前虚拟环境:

    $ conda deactivate
    

    安装 Anaconda 后,打开终端默认会激活 base 环境。不经常使用 Python 的读者可以通过如下命令取消此默认设置:

    $ conda config --set auto_activate_base False
    

    取消后,可以临时激活 base 环境:

    $ conda activate base
    

    重新激活此默认设置:

    $ conda config --set auto_activate_base True
    

    搜索模块:

    $ conda search numpy
    

    安装模块:

    $ conda install numpy
    

    更新模块:

    $ conda update numpy
    

    使用 pip 安装模块:

    $ pip install numpy
    

    加速下载

    在中国使用 conda 或 pip 下载模块时,可能速度较慢,此时可考虑使用清华大学提供的 Anaconda 和 pypi 镜像以实现加速(pypi 是 pip 默认的软件包下载源)。具体用法见:

  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/

  • 参考文档

  • https://docs.anaconda.com/anaconda/install/

  • https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/getting-started.html

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