anaconda3的安装包,anaconda3安装命令

　　什么是Anaconda anaconda指的是一个开源的Python发行版，包含了conda、Python、Numpy等180多个科学包及其依赖。可以帮助Python开发者省去大量安装科学包的工作。而且和venv只能用pip安装Python包不同，conda可以安装一些工具软件。

　　如果我们在电脑上只有一个Python解释器，并在必要时安装一个包或模块，为什么使用Anaconda会很尴尬？这段时间我只想写GUI。我安装了Pyqt5，但是过了一段时间想写一个爬虫，不需要接口，就用urllib，scrapy之类的包。过一段时间就以其他包为主了，重复的文件管理很累。有没有办法只在我需要的时候安装这个解释器目录？有一个办法。这是蟒蛇。

　　Anaconda的主要功能是：

　　包管理器。虚拟环境管理器。安装步骤(以Ubuntu为例)进入官网；选择Linux，适合自己电脑的位数，我选64位；选择您想要的版本。这里推荐3.x版本，2.x会逐渐被淘汰；切换到下载目录并执行sudo bash Anaconda3.sh(下载文件名)，然后用yes一路确认。

　　您可以输入命令conda - version来检查安装是否成功。如果该命令不存在，可能是因为没有添加环境变量。执行以下两个命令。

　　echo export path=/home/周晨/anaconda 3/懦弱的枫叶：$ path ~/。bashrc源码~/.bashrc .一般这两个命令之后就有结果了。第一个是添加环境变量，第二个是重新加载新的环境变量。输入anaconda-navigator命令打开GUI界面。

　　国产源码配置为了加快包的安装速度，建议使用国产源码，命令如下(第三个源码用于PyTorch安装)。

　　conda Config-add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda Config-add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda Config-add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Pytorchconda Config-set show _ channel _ URLs Yes常用函数说明一旦加入了环境变量，就可以在命令控制台下直接使用，否则需要自己将可执行文件添加到环境变量中)，下面括号内是命令。

　　remove-n虚拟环境名称- all(虚拟环境删除指令)

　　名为python=3.6的create-n虚拟环境(虚拟环境创建指令)

　　源激活虚拟环境的名称(虚拟环境被激活，并且后续操作在该环境中)

　　condenv列表(列出虚拟环境)

　　Condolist(列出当前环境中安装的软件包，不激活default base的虚拟环境中安装的软件包，包括由pip安装的软件包)

　　注意这里的具体使用，

主要使用conda的虚拟环境管理器而不是包管理器

必须学会使用命令行

　　您可以通过执行conda env list获得以下结果，该列表列出了所有当前创建的虚拟环境，默认情况下，该环境被放置在如上所示的Anaconda3文件夹下的envs目录中。

　　# conda environments:base * c: users 16957 anaconda 3 cryptography c: users 16957 anaconda 3 envs cryptography执行conda create -n test python=3.6，创建一个名为test的虚拟环境并指定解释器版本为3.6(可以任意指定)。下面会要求你确认。输入y确定下载所需的包(Anaconda默认有numpy等包和一些安装包)并创建环境。等到创建完成。成功创建后，再次执行前面的命令，查看我们创建的另一个环境。

　　任何一个包的安装都需要在指定的虚拟环境下如何进行下一步的环境切换(如果默认的基础环境没有切换，则基础环境没有特别标注)。执行source activate测试切换到(激活)指定的虚拟环境(此时命令行前端会标记当前工作的虚拟环境)，执行source deactivate退出当前环境。

　　执行conda/pip install packagename将在测试环境中安装具有指定名称的软件包。比如这里安装了洁霸，但是没有找到康达安装洁霸的结果。这是因为康达的图书馆资源很少。Pip可以用pip安装jieba(pip资源很齐全)。相反，conda/pip uninstall packagename表示卸载一个或多个已安装的软件包。

　　执行conda list将列出当前环境中安装的软件包，当前环境是默认的基础环境。执行结果如下。可以看到街霸分词安装成功。使用pip uninstall jieba卸载指定的软件包。查询结果显示已经卸载。

　　位于C的环境中的包数： Users 16957 anaconda 3 envs test:# #名称版本内部版本channel certificate 2018 . 11 . 29 py36 _ 0 jieba 0.39 pip 18.1 py36 _ 0 python 3 . 6 . 8h 9 F7 ef 89 _ 0 setuptools 40 . 6 . 3 py36 _ 0 SQLite 3 . 26 . 0 he 774522 _ 0vc 14.1h 0510 ff 6 _ 4VS 200

　　Pycharm中指定的虚拟环境是在某个项目下自己创建的，可以预先指定解释器，也可以不指定。点击左上角的文件-设置-项目：名称-项目解释器。操作类似于Windows，但虚拟环境的位置略有不同。详见下图。

　　一路OK，Pycharm加载虚拟环境需要一点时间，右下角进度条可以完成。

　　导出环境我们经常使用其他Python开源项目，通过` pip install -r requirements.txt一键配置环境，这个` requirements.txt 文件包含了pip安装的包，可以自己编写，也可以通过` pip freeze requirements.txt生成，比如在PyTorch环境中执行一个命令，会生成以下依赖包文件。

注意，这里能导出的只是通过pip安装的Python包而已。

　　事实上，通过conda，我们还可以直接将虚拟环境导出为YAML配置文件，使用以下命令。

　　Condenv Export Environment.yaml它将生成一个配置文件，其中包含环境名称、环境源、环境依赖包和通过pip安装的包。有了这个配置文件，其他人可以使用您的项目通过以下命令直接创建一个相同的虚拟环境。(当然，用别人的项目也是一样的。)

　　Condenv Create-F环境。YAML补充说，更多的人使用Windows，这可以在我的博客中找到。在写这篇博客的时候，Anaconda的大小是6.3亿。如果不想要很多预编译包和GUI界面，建议选择miniconda，虽然只有几十米大小，但是完全依赖命令行，对新手要求有一定基础。但是作为开发者，建议使用Linux操作系统。关于Pycharm中类似的环境配置，参考Windows的博客。Macos的运行方式类似于Linux。