annaconda python在哪 python中anaconda

开始之前，先跟大家说一下，anaconda跟conda的区别，这两个定义确实有人搞混过。

conda是一种通用包管理系统，旨在构建和管理任何语言和任何类型的软件。举个例子：包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。

Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，就是把很多常用的不常用的库都给你装好了。

1.下载安装

鉴于官网下载速度慢到令人发指，推荐从国内清华大学开源软件镜像站进行下载并配置镜像。

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

另，安装过程中anaconda安装路径不要出现空格，否则后面坑的不知东南西北

安装过程中一个需要确认的地方

• 第一个勾是是否把Anaconda加入环境变量，这涉及到能否直接在cmd中使用activate、conda、jupyter、ipython等命令，推荐打勾，如果不想将其加入环境变量中问题也不大，也可以在之后使用Anaconda提供的命令行工具进行操操作，也可以cd 到anaconda安装目录下的Scripts，然后执行activate
• 第二个是是否设置Anaconda所带的Python 3.6为系统默认的Python版本，这个自己看着办，问题不大。

安装后的一些必要操作

由于conda服务器在国外，所以安装包的时候会很慢，甚至安装失败，

下面是解决方案：

• 将清华大学镜像网站加入到镜像源目录中
  cmd中执行下面命令

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

• 可以不使用命令,直接找到C盘,user文件夹下,进入当前的用户文件夹,记得显示隐藏文件.
  
  找到.condarc文件,记事本打开,替换成如下:

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
show_channel_urls: true
ssl_verify: true

保存关闭即可,这样就换成了清华镜像.第一个pytorch可以不加,那个是安装pytorch才需要的.

2.使用入门

打开软件，主页提供了一些常用的工具，而且支持环境的切换

其中，JupyterLab是一个很好用的记笔记工具，Spyder是自带的IDE，可以尝试一下，说不定就爱了。

附上pyterLab的汉化包链接

链接：https://pan.baidu.com/s/1tX5l8QdZX48MSlmc8FEoew 
提取码：e86m

这一页进行环境的管理，

• 可以通过点击环境列表右侧的小箭头,来直接打开该环境下的命令行,或者进入命令行下的python.右侧可以看到该环境下安装的包，并且可以搜索想要的包进行安装，不过需要注意的是，这里的包并不完整，很多搜索不到的包还是需要命令行里安装，比如PySide2，而且命令行里安装的包这里也是不显示的
• 另：conda 创建的虚拟环境是在anaconda安装目录下的envs下，使用pycharm配置运行环境时只要选择需要的环境名即可

conda的终端常用命令

• 检测安装的conda版本：conda --version
• 升级全部库：conda upgrade --all
• 升级一个包 ：conda update packagename
• 安装包：conda install packagename
• 也可以安装多个包：conda installl numpy pandas scipy
• 安装固定版本的包：conda install numpy =1.10
• 移除一个包：conda remove packagename
• 列出所有的包：conda list

管理python环境：

• 创建虚拟环境：conda create -n env_name list of packagename或conda create -n env_name pandas
• 指定python版本：conda create -n env_name python2 = 2.7 pandas
• 切换环境：activate env_name
• 退出环境 : deactivate env_name
• 删除虚拟环境：conda env remove -n env_name
• 显示所有虚拟环境：conda env list