写在前面
首先Anaconda这款软件是在国外的,不论是软件的下载速度,还是使用软件下载包的速度都是很慢的,我们需要配置中国的镜像源进行加速。
一、Anaconda的安装
我们使用的是清华镜像源下载Anaconda的安装包,网址:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
选择 anaconda ,进入到 archive 目录下 ,然后选择64位的安装包进行下载(我选的是最新的安装包,测试没有问题)。
{% asset_img 1.png %}
可能偶尔某个镜像无法下载anaconda,所以下面其他中国的镜像站点:
下载完安装包后启动安装即可。
二、Anaconda的入门使用
安装成功后得到的文件目录。
{% asset_img 2.png %}
入门阶段我们先学习使用anaconda navigator。
1、虚拟环境的创建
主要是这个Environment界面,我们可以在anaconda里安装自己的python虚拟环境。
默认是root(或 base),我们可以 create 自己的。
{% asset_img 3.png %}
2、安装需要的依赖包
我们使用python安装依赖包在该 navigator 中也十分方便。如下:
{% asset_img 4.png %}
anaconda的一大优点就是下载目标包时,各种与该包依赖的包都会被自动监测与下载,这对小白实在是太友好了!
3、进入该环境的命令行界面
只需要点击每个环境名称旁边的小三角箭头即可进入 Open Terminal。
进入后若想进入python交互环境,需要使用命令 python
,而不是py
,后者不可用。
这就是基本的操作了,相信对于入门的小白一定是非常友好的。
附(Anaconda命令简介)
首先说一点:Windows下 Anaconda Prompt 这个东西就是用来管理Anaconda的,使用的是conda这样的一种命令。
在Linux中,可以直接在终端中输入conda 命令
可以使用conda命令创建新的python环境(python版本,包),新的环境与原来的环境不相关。这样,方便不同的应用中使用不同的python版本。
创建新环境的步骤如下:
1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入conda -V
检验是否安装以及当前conda的版本。
2、conda常用的命令。
1) conda list
查看安装了哪些包。
2) conda env list
或 conda info -e
查看当前存在哪些虚拟环境
3) conda update conda
检查更新当前conda
4) conda --version
查询conda版本
5) conda -h
查询conda的命令使用
3、创建python虚拟环境。
使用 conda create -n your_env_name python=X.X (2.7、3.6等)
命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。
注意:默认的情况下只安装了一些必须的包,并不会像我们安装anaconda时自动安装很多常用的包。要实现上面的功能,则须在末尾加上‘anaconda’,完整命令是:
conda create -n your_env_name python=X.X anaconda
4、使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境。
打开命令行输入python --version
可以检查当前python的版本。
使用如下命令即可 激活你的虚拟环境(即将python的版本改变)。
Linux: source activate your_env_name (虚拟环境名称)
Windows: activate your_env_name (虚拟环境名称)
这是再使用 python --version
可以检查当前python版本是否为想要的。
5、对虚拟环境中安装额外的包。
使用命令 conda install -n your_env_name [package]
即可安装package到your_env_name中
6、关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)。
使用如下命令即可。
Linux: source deactivate
Windows: deactivate
7、删除虚拟环境。
使用命令 conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
, 即可删除。
8、删除环境中的某个包。
使用命令 conda remove --name your_env_name package_name
即可。
Anaconda问题解决
1、LOCKERROR: It looks like conda is already doing something 。。。 重启也不好使、、醉了
使用命令:conda clean --lock
解决。