1.简介

Anaconda, [,ænə’kɒndə] , 单词原意为水蛇.
它是 python 的一个发行版, 如同 linux 的发行版有 centOS 与 ubuntu 一样.
该发行版的特点是 面向数据科学 领域, 自带了常用的第三方package.

anaconda下载页面.
安装程序大小约470MB, 安装后的目录大小约1.8GB.

为了在cmd，vs code 等环境下使用， 需要添加以下三个环境变量：

更换镜像源

就像 maven 中央仓库的地址配置一样. 因为境外通信很慢.
在用户目录下 创建 .condarc 文本文件, 填入一下内容.

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
ssl_verify: true

2. 包管理

conda install 与 pip install 的差异

可能位置有差异, 体现在 Anaconda3pkgs 与 Anaconda3Libsite-packages 上, 通过 anaconda navigator 可以区分.

2.1 常用命令

conda install xxx 安装包.

2.2 python 版本回退

为了安装指定版本的 tensorflow，需要从 3.7 回退到 3.6，此时不创建新的env ，就用root， 命令为 conda install python==3.6.7.

2.3 交互工具使用

• ipython
  用 conda install spyder安装, 然后执行 ipython即可.
• jupyter notebook
  用 conda install jupyter安装, 然后执行 jupyter notebook即可.

3. conda env 环境管理

工具Ａ的 sdk 只支持 py3.5, 工具B的 sdk 只支持 py2.7, 工具C的 sdk 只支持 py3.6 , 经常遇到版本切换怎么办呢?
anaconda 的 env 功能就派上用场了.

目录结构:
环境 ${env_name} 对应着目录 anacondaenvs${env_name},
相应的三方包就在anacondaenvs${env_name}Libsite-packages目录下.

创建

• conda create --name tf1.12 anaconda python=3.6
  创建 tf1.12 环境, 并通过anaconda 关键字表示要安装常用科学计算依赖, 语言版本为3.6.

• conda create --name tfnew python=3.7 创建一个名为创建 tfnew 环境, 语言版本为3.7, 不安装额外的依赖, 就像是纯净的 python 环境一样.

激活使用

• activate ${env_name} 激活指定环境. 然后pip之类的操作就只会影响该环境, 其他环境是安全的.
  deactivate 注销当前环境

• conda info --env 列出来所安装的 环境 和当前 环境

• conda list -n tensorflow 列出指定环境下安装的包

删除

• conda remove --name ${env_name} --all 删除指定环境
• conda remove --name ${env_name} package_name 在指定环境下卸载指定包

重命名

没有直观的命令, 可以通过 克隆, 删除 达到目的.
以 将 nameA 重命名为 nameB 为例.

conda create --name nameB --clone nameA
conda remove --name nameA --all

4. py 及 anaconda 整体升级

在安装 anaconda 时, 是有 python 版本号绑定的, 如果后续想升级, 直接 conda install python==higher_version 是不妥当的. 建议删除重装.

5. anaconda navigator

anaconda navigator是一个对python环境的管理工具, GUI界面, 见下.

在Environments选项下 , 可以查看已安装的package及版本情况.

参考

1.anaconda 官网介绍

最后

以上就是腼腆麦片为你收集整理的Anaconda, 数据科学领域的python发行版1.简介2. 包管理3. conda env 环境管理4. py 及 anaconda 整体升级5. anaconda navigator参考的全部内容，希望文章能够帮你解决Anaconda, 数据科学领域的python发行版1.简介2. 包管理3. conda env 环境管理4. py 及 anaconda 整体升级5. anaconda navigator参考所遇到的程序开发问题。

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