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概述

一、什么是Anaconda？

1. 简介

2. 特点

3. Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别

① Anaconda

② conda

③ pip

④ virtualenv

⑤ pip 与 conda 比较

二、Anaconda的适用平台及安装条件

1. 适用平台

2. 安装条件

三、Anaconda的安装步骤

四、管理conda

1. 验证conda已被安装

2. 更新conda至最新版本

3. 查看conda帮助信息

4. 卸载conda

① Linux 或 macOS

② Windows

五、管理环境

1. 创建新环境

2. 切换环境

① Linux 或 macOS

② Windows

③ 提示

3. 退出环境至root

① Linux 或 macOS

 ② Windows

③ 提示

4. 显示已创建环境

5. 复制环境

注意：

 

6. 删除环境

六、管理包

1. 查找可供安装的包版本

2. 获取当前环境中已安装的包信息

3. 安装包

① 在指定环境中安装包

② 在当前环境中安装包

③ 使用pip安装包

④ 从http://Anaconda.org安装包

七、参考资料

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概述

很多学习python的初学者甚至学了有一段时间的人接触到anaconda或者其他虚拟环境工具时觉得无从下手, 其主要原因就是不明白这些工具究竟有什么用, 是用来做什么的, 为什么要这么做, 比如笔者一开始也是不明白为啥除了python之外我还需要这么一个东西, 他和python到底有啥联系和区别, 为啥能用来管理python.

在使用过之后我才逐渐发现其实anaconda等环境管理工具究竟在做啥, 以及为什么我们需要他们来管理我们的python环境

首先我们需要先去了解Anaconda诞生的目的.再去了解Anaconda的使用方法.

一、什么是Anaconda？

1. 简介

Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。

2. 特点

Anaconda具有如下特点：

开源

安装过程简单

高性能使用Python和R语言

免费的社区支持

其特点的实现主要基于Anaconda拥有的：

conda包

环境管理器

1,000+开源库

如果日常工作或学习并不必要使用1,000多个库，那么可以考虑安装Miniconda（下载界面请戳），这里不过多介绍Miniconda的安装及使用。

3. Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别

① Anaconda

Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。

② conda

conda是包及其依赖项和环境的管理工具。

适用语言：Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

适用平台：Windows, macOS, Linux

用途：

① 快速安装、运行和升级包及其依赖项。

② 在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。

如果你需要的包要求不同版本的Python，你无需切换到不同的环境，因为conda同样是一个环境管理器。仅需要几条命令，你可以创建一个完全独立的环境来运行不同的Python版本，同时继续在你常规的环境中使用你常用的Python版本。—— Conda官方网站

conda为Python项目而创造，但可适用于上述的多种语言。

conda包和环境管理器包含于Anaconda的所有版本当中。

③ pip

pip是用于安装和管理软件包的包管理器。

pip编写语言：Python。

Python中默认安装的版本：

① Python 2.7.9及后续版本：默认安装，命令为 pip

② Python 3.4及后续版本：默认安装，命令为 pip3

pip名称的由来：pip采用的是递归缩写进行命名的。其名字被普遍认为来源于2处：

① “Pip installs Packages”（“pip安装包”）

② “Pip installs Python”（“pip安装Python”）

④ virtualenv

virtualenv是用于创建一个独立的Python环境的工具。

解决问题：

1. 当一个程序需要使用Python 2.7版本，而另一个程序需要使用Python 3.6版本，如何同时使用这两个程序？如果将所有程序都安装在系统下的默认路径，如：/usr/lib/python2.7/site-packages，当不小心升级了本不该升级的程序时，将会对其他的程序造成影响。
2. 如果想要安装程序并在程序运行时对其库或库的版本进行修改，都会导致程序的中断。
3. 在共享主机时，无法在全局 site-packages 目录中安装包。

virtualenv将会为它自己的安装目录创建一个环境，这并不与其他virtualenv环境共享库；同时也可以选择性地不连接已安装的全局库。

⑤ pip 与 conda 比较

→ 依赖项检查

pip：

① 不一定会展示所需其他依赖包。

② 安装包时或许会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误。

conda：

① 列出所需其他依赖包。

② 安装包时自动安装其依赖项。

③ 可以便捷地在包的不同版本中自由切换。

→ 环境管理

pip：维护多个环境难度较大。

conda：比较方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单。

→ 对系统自带Python的影响

pip：在系统自带Python中包的更新/回退版本/卸载将影响其他程序。

conda：不会影响系统自带Python。

→ 适用语言

pip：仅适用于Python。

conda：适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

⑥ conda与pip、virtualenv的关系

conda结合了pip和virtualenv的功能。

二、Anaconda的适用平台及安装条件

1. 适用平台

Anaconda可以在以下系统平台中安装和使用：

Windows

macOS

Linux（x86 / Power8）

2. 安装条件

系统要求：32位或64位系统均可

下载文件大小：约500MB

所需空间大小：3GB空间大小（Miniconda仅需400MB空间即可）

三、Anaconda的安装步骤

1. 前往官方网页下载。有两个版本可供选择：Python 3.6 和 Python 2.7，选择版之后根据自己操作系统的情况点击“64-Bit Graphical Installer”或“32-Bit Graphical Installer”进行下载。

2. 完成下载之后，双击下载文件，启动安装程序。

• 注意：

① 如果在安装过程中遇到任何问题，那么暂时地关闭杀毒软件，并在安装程序完成之后再打开。

② 如果在安装时选择了“为所有用户安装”，则卸载Anaconda然后重新安装，只为“我这个用户”安装。

3. 选择“Next”。

4. 阅读许可证协议条款，然后勾选“I Agree”并进行下一步。

5. 除非是以管理员身份为所有用户安装，否则仅勾选“Just Me”并点击“Next”。

6. 在“Choose Install Location”界面中选择安装Anaconda的目标路径，然后点击“Next”。

• 注意：

① 目标路径中不能含有空格，同时不能是“unicode”编码。

② 除非被要求以管理员权限安装，否则不要以管理员身份安装。

7. 在“Advanced Installation Options”中不要勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable.”（“添加Anaconda至我的环境变量。”）。因为如果勾选，则将会影响其他程序的使用。如果使用Anaconda，则通过打开Anaconda Navigator或者在开始菜单中的“Anaconda Prompt”（类似macOS中的“终端”）中进行使用。

除非你打算使用多个版本的Anaconda或者多个版本的Python，否则便勾选“Register Anaconda as my default Python 3.6”。

然后点击“Install”开始安装。如果想要查看安装细节，则可以点击“Show Details”。

 

8. 点击“Next”。

9. 进入“Thanks for installing Anaconda!”界面则意味着安装成功，点击“Finish”完成安装。

• 注意：如果你不想了解“Anaconda云”和“Anaconda支持”，则可以不勾选“Learn more about Anaconda Cloud”和“Learn more about Anaconda Support”。

10. 验证安装结果。可选以下任意方法：

① “开始 → Anaconda3（64-bit）→ Anaconda Navigator”，若可以成功启动Anaconda Navigator则说明安装成功。

② “开始 → Anaconda3（64-bit）→ 右键点击Anaconda Prompt → 以管理员身份运行”，在Anaconda Prompt中输入 conda list ，可以查看已经安装的包名和版本号。若结果可以正常显示，则说明安装成功。

四、管理conda

接下来均是以命令行模式进行介绍，Windows用户请打开“Anaconda Prompt”；macOS和Linux用户请打开“Terminal”（“终端”）进行操作。

 

1. 验证conda已被安装

conda --version

终端上将会以 conda 版本号 的形式显示当前安装conda的版本号。如： conda 3.11.0

• 注意：如果出现错误信息，则需核实是否出现以下情况：

① 使用的用户是否是安装Anaconda时的账户。

② 是否在安装Anaconda之后重启了终端。

 

2. 更新conda至最新版本

conda update conda

执行命令后，conda将会对版本进行比较并列出可以升级的版本。同时，也会告知用户其他相关包也会升级到相应版本。

当较新的版本可以用于升级时，终端会显示 Proceed ([y]/n)? ，此时输入 y 即可进行升级。

3. 查看conda帮助信息

conda --help

或

conda -h

4. 卸载conda

① Linux 或 macOS

rm -rf ~/anaconda2

或

rm -rf ~/anaconda3

即删除Anaconda的安装目录。根据安装的Anaconda版本选择相应的卸载命令。

 

② Windows

控制面板 → 添加或删除程序 → 选择“Python X.X (Anaconda)” → 点击“删除程序”

• 注意：

① Python X.X：即Python的版本，如：Python 3.6。

② Windows 10的删除有所不同。

 

五、管理环境

1. 创建新环境

conda create --name <env_name> <package_names>

• 注意：

 <env_name> 即创建的环境名。建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”。

 <package_names> 即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”。

① 如果要安装指定的版本号，则只需要在包名后面以 = 和版本号的形式执行。如： conda create --name python2 python=2.7 ，即创建一个名为“python2”的环境，环境中安装版本为2.7的python。

② 如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在 <package_names> 后以空格隔开，添加多个包名即可。如： conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas ，即创建一个名为“python3”的环境，环境中安装版本为3.5的python，同时也安装了numpy和pandas。

 --name 同样可以替换为 -n 。

• 提示：默认情况下，新创建的环境将会被保存在 /Users/<user_name>/anaconda3/env 目录下，其中， <user_name> 为当前用户的用户名。

 

2. 切换环境

① Linux 或 macOS

source activate <env_name>

 

② Windows

activate <env_name>

 

③ 提示

1. 如果创建环境后安装Python时没有指定Python的版本，那么将会安装与Anaconda版本相同的Python版本，即如果安装Anaconda第2版，则会自动安装Python 2.x；如果安装Anaconda第3版，则会自动安装Python 3.x。
2. 当成功切换环境之后，在该行行首将以“(env_name)”或“[env_name]”开头。其中，“env_name”为切换到的环境名。如：在macOS系统中执行 source active python2 ，即切换至名为“python2”的环境，则行首将会以(python2)开头。

 

3. 退出环境至root

① Linux 或 macOS

source deactivate

 ② Windows

deactivate

③ 提示

当执行退出当前环境，回到root环境命令后，原本行首以“(env_name)”或“[env_name]”开头的字符将不再显示。

 

4. 显示已创建环境

conda info --envs

或

conda info -e

或

conda env list

例如：

结果中星号“*”所在行即为当前所在环境。macOS系统中默认创建的环境名为“base”。

 

5. 复制环境

conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>

• 注意：

① <copied_env_name> 即为被复制/克隆环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。

② <new_env_name> 即为复制之后新环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。

③ conda create --name py2 --clone python2 ，即为克隆名为“python2”的环境，克隆后的新环境名为“py2”。此时，环境中将同时存在“python2”和“py2”环境，且两个环境的配置相同。

 

6. 删除环境

conda remove --name <env_name> --all

• 注意： <env_name> 为被删除环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。

六、管理包

1. 查找可供安装的包版本

① 精确查找

conda search --full-name <package_full_name>

• 注意：

① --full-name 为精确查找的参数。

② <package_full_name> 是被查找包的全名。包名两边不加尖括号“<>”。

• 例如： conda search --full-name python 即查找全名为“python”的包有哪些版本可供安装。

 

② 模糊查找

conda search <text>

• 注意： <text> 是查找含有此字段的包名。此字段两边不加尖括号“<>”。
• 例如： conda search py 即查找含有“py”字段的包，有哪些版本可供安装。

 

2. 获取当前环境中已安装的包信息

conda list

执行上述命令后将在终端显示当前环境已安装包的包名及其版本号。

 

3. 安装包

① 在指定环境中安装包

conda install --name <env_name> <package_name>

• 注意：

① <env_name> 即将包安装的指定环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。

② <package_name> 即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。

• 例如： conda install --name python2 pandas 即在名为“python2”的环境中安装pandas包。

 

② 在当前环境中安装包

conda install <package_name>

• 注意：

① <package_name> 即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。

② 执行命令后在当前环境中安装包。

• 例如： conda install pandas 即在当前环境中安装pandas包。

 

③ 使用pip安装包

→ 使用场景

当使用 conda install 无法进行安装时，可以使用pip进行安装。例如：see包。

 

→ 命令

pip install <package_name>

• 注意： <package_name> 为指定安装包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。
• 如： pip install see 即安装see包。

 

→ 注意

1. pip只是包管理器，无法对环境进行管理。因此如果想在指定环境中使用pip进行安装包，则需要先切换到指定环境中，再使用pip命令安装包。
2. pip无法更新python，因为pip并不将python视为包。
3. pip可以安装一些conda无法安装的包；conda也可以安装一些pip无法安装的包。因此当使用一种命令无法安装包时，可以尝试用另一种命令。

④ 从http://Anaconda.org安装包

→ 使用场景

当使用 conda install 无法进行安装时，可以考虑从http://Anaconda.org中获取安装包的命令，并进行安装。

 

→ 注意

1. 从http://Anaconda.org安装包时，无需注册。

2. 在当前环境中安装来自于http://Anaconda.org的包时，需要通过输入要安装的包在http://Anaconda.org中的路径作为获取途径（channel）。查询路径的方式如下：

① 在浏览器中输入：http://anaconda.org，或直接点击Anaconda Cloud

② 在新页面“Anaconda Cloud”的上方搜索框中输入要安装的包名，然后点击右边“放大镜”标志。

 

 

3. 搜索结果中有数以千计的包可供选择，此时点击“Downloads”可根据下载量进行排序，最上面的为下载最多的包。（图中以搜索bottleneck包为例）

 

 

4. 选择满足需求的包或下载量最多的包，点击包名。

5. 复制“To install this package with conda run:”下方的命令，并粘贴在终端中执行。

 

 

6. 完成安装。

 

4. 卸载包

① 卸载指定环境中的包

conda remove --name <env_name> <package_name>

• 注意：

① <env_name> 即卸载包所在指定环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。

② <package_name> 即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。

• 例如： conda remove --name python2 pandas 即卸载名为“python2”中的pandas包。

 

② 卸载当前环境中的包

conda remove <package_name>

• 注意：

① <package_name> 即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。

② 执行命令后即在当前环境中卸载指定包。

• 例如： conda remove pandas 即在当前环境中卸载pandas包。

 

5. 更新包

① 更新所有包

conda update --all

或

conda upgrade --all

• 建议：在安装Anaconda之后执行上述命令更新Anaconda中的所有包至最新版本，便于使用。

 

② 更新指定包

conda update <package_name>

或

conda upgrade <package_name>

• 注意：

① <package_name> 为指定更新的包名。包名两边不加尖括号“<>”。

② 更新多个指定包，则包名以空格隔开，向后排列。如： conda update pandas numpy matplotlib 即更新pandas、numpy、matplotlib包。

 

七、参考资料

1. 知乎“初学python者自学anaconda的正确姿势是什么？？”猴子的回答
2. Anaconda Cheat Sheet
3. Anaconda官方网站
4. conda官方网站
5. pip维基百科
6. pip官方网站
7. YouTube视频：Pip vs Conda: Differences and Comparisons
8. virtualenv官方网站
9. macOS系统安装Anaconda的官方教程
10. Windows系统安装Anaconda的官方教程
11. Linux系统安装Anaconda的官方教程
12. conda官方使用指南