anaconda安装并使用python，安装and升级支持库，修改启动目录等

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我是靠谱客的博主眼睛大高跟鞋，最近开发中收集的这篇文章主要介绍anaconda安装并使用python，安装and升级支持库，修改启动目录等，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

anaconda安装并使用python，安装&升级支持库，修改启动目录！

一、安装python软件：

①官网：Python Release Python 3.10.8 | Python.org（推荐）

②安装步骤：选择好安装文件夹，下一步即可

二、安装anaconda

官网：Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform

1.安装方式：

①安装过程中勾选add PATH，下一步完成安装即可（如果不能勾选也无妨）

②win+R，输入cmd回车，输入conda，如果没有“外部命令”等报错则说明安装成功，否则需要添加环境变量

③添加环境变量：win10系统的话，win键-设置-搜索“环境变量”-点击“编辑系统变量”

④点击“环境变量”-在“系统变量”里找到“path”并双击添加一下三个文件夹路径

*:anaconda
*:anacondaScripts
*:anacondaLibrarybin

*：代表你安装anaconda程序的目录

win+R，输入cmd回车，输入conda，如果没有“外部命令”等报错则说明安装成功

三、启动jupyter notebook，开始编写代码（anaconda集成了notebook，所以无需安装）

1.win+R输入cmd，在cmd界面输入jupyter notebook并回车（此页面链接本地服务器，请勿关闭）

2.页面跳转到浏览器，第一步认识jupyter notebook界面按钮

①新建一个python文档，点击“new”，点击“Python 3”

②国际惯例，我们要跟这个世界打个招呼

③在jupyter打开本地python文件

格式：“%load”后跟的是Python文件的绝对路径，CTRL+回车运行

到此，基础的使用基本可以满足了，以下是扩展知识

3.更换jupyter notebook启动根目录，方便以后的文件管理，cmd界面输入：jupyter notebook --generate-config，找到anaconda的存放编辑文件

4.复制图上的路径，找到jupyter_notebook_config.py（方便方法：安装everything直接搜索：.jupyter，直达文件夹）

5.右键记事本打开，搜索：c.NotebookApp.notebook_dir，去掉前边的“#”号，并在后边添加想要的路径，保存并重启jupyter notebook

四、为jupyter notebook添加python相应插件,推荐常用库如下：

库名	解析
Requests	Kenneth Reitz写的最富盛名的http库。每个Python程序员都应该有它。
Scrapy	如果你从事爬虫相关的工作，那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。
wxPython	Python的一个GUI（图形用户界面）工具。我主要用它替代tkinter。你一定会爱上它的。
Pillow	它是PIL（Python图形库）的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好，对于任何在图形领域工作的人是必备的库。
SQLAlchemy	一个数据库的库。对它的评价褒贬参半。是否使用的决定权在你手里。
BeautifulSoup	我知道它很慢，但这个xml和html的解析库对于新手非常有用。
Twisted	对于网络应用开发者最重要的工具。它有非常优美的api，被很多Python开发大牛使用。
NumPy	它为Python提供了很多高级的数学方法。
SciPy	这是一个Python的算法和数学工具库，它的功能把很多科学家从Ruby吸引到了Python。
matplotlib	一个绘制数据图的库。对于数据科学家或分析师非常有用。
Pygame	哪个程序员不喜欢玩游戏和写游戏？这个库会让你在开发2D游戏的时候如虎添翼。
Pyglet	3D动画和游戏开发引擎。非常有名的Python版本Minecraft就是用这个引擎做的。
pyQT	Python的GUI工具。这是我在给Python脚本开发用户界面时次于wxPython的选择。
pyGtk	也是Python GUI库。很有名的Bittorrent客户端就是用它做的。
Scapy	用Python写的数据包探测和分析库。
pywin32	一个提供和windows交互的方法和类的Python库。
nltk	自然语言工具包。我知道大多数人不会用它，但它通用性非常高。如果你需要处理字符串的话，它是非常好的库。但它的功能远远不止如此，自己摸索一下吧。
nose	Python的测试框架。被成千上万的Python程序员使用。如果你做测试导向的开发，那么它是必不可少的。
SymPy	可以做代数评测、差异化、扩展、复数等等。它封装在一个纯Python发行版本里。
IPython	怎么称赞这个工具的功能都不为过。它把Python的提示信息做到了极致。包括完成信息、历史信息、shell功能，以及其他很多很多方面。一定要研究一下它。

官网安装	pip install package_name
官网升级	pip install --upgrade packagename
卸载	pip uninstall packagename
查看以安装库	pip list
清华镜像	pypi \| 镜像站使用帮助 \| 清华大学开源软件镜像站 \| Tsinghua Open Source Mirror

1.首先anconda已经集成好了很多的库，因此notebook界面输入：!pip list查看自己需要的库是否存在

2.可以通过CTRL+F，快速搜索库名，来查询

3.如果你需要库未安装则可以通过：!pip install packagename来安装某个库，例如安装：html5lib库，效果如下图

4.升级库：这个方便的方式还是使用conda来管理：win+R-cmd，输入conda，输入以下指令来操作:

命令	命令释义
conda update conda	更新conda到最新版
conda update anaconda	更新anaconda到最新版
pip install --upgrade pip	更新pip到最新版
conda update --all 或 conda upgrade --all	更新所有库
pip install 库名或 conda install 库名	安装库
pip install 库名 --upgrade 或 conda update 库名	更新库
conda remove 库名或 pip uninstall 包名	卸载当前环境中的库/包
conda remove --name 环境名库名	卸载指定环境中的库
conda --version	显示当前安装的conda版本号
conda list 或 pip list	列出已安装包/库的版本等信息
conda info --envs 或 conda env list	显示已创建环境
conda activate 环境名	激活环境，如果不加环境名则默认激活base环境
conda deactivate	退出环境
conda remove --name 环境名 --all	删除环境
python	进入python交互界面
exit()	退出
python -V	查看Python的版本
where python	查看Python安装位置