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Anaconda工具的简介和安装使用

2024-11-22 40

Anaconda是什么?Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。Anaconda就是可以便捷获取包且对包能够进行管理,包括了python和很多常见的软件库和一个包管理器conda。常见的科学计算类的库都包含在里面了,使得安装比常规python安装要容易,同时对环境可以统一管理的发行版本。

Anaconda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

一、Anaconda介绍

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。

我们需要从python本身说起,从根源寻找问题,我们在使用python语言编写程序之前需要下载一个python解释器,这才是python的本体,没了python解释器,我们即使写了无比正确优雅的python脚本也没办法运行,那这个解释器在哪呢?就在你安装python的地方。

Anaconda工具的简介和安装使用

所有的第三方包都放在site-packages文件夹里面。

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最关键的,一个python环境中需要有一个解释器,和一个包集合。

  • 解释器: 解释器根据python的版本大概分为2和3。python2和3之间无法互相兼容,也就是说用python2语法写出来的脚本不一定能在python3的解释器中运行;
  • 包集合: 包集合中包含了自带的包和第三方包,第三方包我们一般通过pip或者easy_install来下载,当一个python环境中不包含这个包,那么引用了这个包的程序不能在该python环境中运行;
  • 问题所在:python环境解释完了,那么接下来就要说明这样的环境究竟产生哪些问题,因为anaconda正式为了解决这些问题而诞生的。

到底该装 Python2 呢还是 Python3

python2和python3在语法上是不兼容的,那我的机器上应该装python2还是python3呢,可能一开始选一个学习就好了,但是如果你要开发的程序必须使用python2而不能使用python3,那这时候你就不得不再下载一个python2,那这时候环境变量该设谁的目录呢,如果还是切换环境变量岂不是很麻烦

虽然目前Python3使用的范围更广,但是Python3小版本之前也存在一些差异

包管理

如果我在本地只有一个python环境那我所有程序用到的各种包都只能放到同一个环境中,导致环境混乱。另外当我将写好的程序放到另一电脑上运行时又会遇到缺少相关包,需要自己手动一个个下载的情况实在是烦人。要是能每个程序开发都选用不同的环境,而开发好之后又能将该程序需要的环境(第三方包)都独立打包出来就好了

与virtualenv的对比

  • anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。可以创建一个独立的Python环境,其包含的科学包包括:conda, numpy, scipy, ipython notebook等
  • virtualenv用于创建一个独立的Python环境的工具,新环境中需要手动安装需要的第三方包

为什么要安装Anaconda?

Anaconda对于python初学者而言及其友好,相比单独安装python主程序,选择Anaconda可以帮助省去很多麻烦,Anaconda里添加了许多常用的功能包,如果单独安装python,这些功能包则需要一条一条自行安装,在Anaconda中则不需要考虑这些,同时Anaconda还附带捆绑了两个非常好用的交互式代码编辑器(Spyder、Jupyter notebook)。

总的来说,在Anaconda中conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理。所以对虚拟环境进行创建、删除等操作需要使用conda命令。

二、安装Anaconda

方式一:官网下载

下载地址传送门:

官网首页:https://www.anaconda.com/

官网下载页:https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads

直接选择相应的installer即可

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方式二:清华镜像下载(推荐)

在官网下载比较慢,而且容易断,推荐用下面清华镜像方式:

下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

打开后,可以通过Date排序找到最新版本下载

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这里分别实测了通过官网和镜像下载的速度,实测镜像大概快两倍左右,当然取决于不同网络环境。下载好后,打开安装一直点击下一步就好,注意安装目录。

安装好后,我们可以在任务栏看到Anaconda3文件夹:

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三、Anaconda的使用

1、配置Anaconda源

这一步非常重要!因为Anaconda的下载源默认在国外,如果不配置我们国内源的话,下载速度会慢到你怀疑人生的。而且很多时候会导致网络错误而下载失败。配置方法如下:

打开Anaconda Prompt,执行以下命令,将清华镜像配置添加到Anaconda中:

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 --set show_channel_urls yes

然后我们输入conda info命令查看当前的channel,查看是否配置成功:

conda info

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镜像源添加完成!

四、创建虚拟环境并使用

1、创建虚拟环境

我们创建一个虚拟环境,然后在这个环境中配置各种各样的包,就可以在这个环境中运行目标程序的运行。

使用如下命令创建环境:

conda create -n 环境名 -y

也可以指定python版本:

conda create -n 环境名 python=x.x.x -y

python版本我们可以通过以下命令获取:

python --version

2、查看所有环境

安装好后,我们查看conda的所有环境,输入以下命令(二选一):

conda info --envs
conda env list

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在弹出来的框中,我们看到mindvision环境创建成功。

3、激活环境

创建好环境后,我们要激活才能使用。执行以下命令(三选一):

conda activate 环境名 # linux或者windows
activate 环境名# windows
source activate 环境名 #linux

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由此可以看到,我们的环境从base变成了mindvision,这样我们就从base到了mindvision,然后要在mindvision下载我们所需要的工具包。

4、安装包

执行以下命令,我们就可以下载工具包。(选择其中一种方式即可):

(1)conda方式

# 在当前环境中安装包
conda install 包名称
# 指定版本号
conda install 包名称=version
# 在指定环境中安装包
conda install -n 环境名 包名称

(2)pip方式

pip install 包名称 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   #清华镜像
pip install 包名称 -i  https://pypi.douban.com/simple    #豆瓣镜像

说明:当使用conda insatll无法安装时,可尝试使用pip安装,反之亦然。

注意:

  • 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;
  • pip无法更新python,因为pip并不将python视为包。

(3)从Anaconda.org安装包

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

浏览器中输入http://anaconda.org(无需注册)

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

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这里下载的是mindspore,执行命令conda install mindspore

注:在此环境安装的包,退出这个环境后是无法使用的!

5、查看该环境的所有包

然后我们可以查看一下环境现有的包(二选一):

conda list
pip list

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执行好后,我们可以看到有非常多的包,同时我们之前装的mindspore也出现在这里了。

6、测试是否安装成功

安装好mindspore后,我们测试一下该环境是否能够使用,首先我们要处于mindvision环境中,然后进入python环境,最后import mindspore,发现没有报错,成功导了mindspore包。安装成功!

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7、退出当前环境

使用以下命令,可以退出当前环境

conda deactivate # windows
source deactivate 环境名 # linux

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注意:如果你之前用过conda activate xxx多次进入不同的环境操作之后,然后使用conda deactivate是返回上一层的环境。

8、删除环境/包

使用以下命令,可以删除指定环境(谨慎操作)

conda remove -n 环境名 --all -y

使用以下命令,可以删除当前环境的包

conda remove 包名称

使用以下命令,卸载指定环境中的包

conda remove -n 环境名 包名称
以上的-n均可用–name代替

除了以上操作,我还列举了其它常用的操作总结:

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