一、介绍

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。其使用conda系统进行包管理。

区别于 virtualenv(Python 环境管理工具) 的地方是 Conda 不仅可以管理环境,还可管理 Python 的版本,创建独立环境只是 conda 的一个功能,它还是可以安装库

那么安装库方面和 pip 的区别呢?

  • Conda 在安装一些依赖 C、C++的 Python 库时特别方便于流畅。比如:Numpy、Pandas、等一些数据库驱动,直接通过命令就可以安装,不需要额外自行编译、安装 C 库。

  • Pip 的优点在于包的丰富程度,Conda 找不到的包,在 pip 就可以找到。(简而言之,conda install 找不到的库,就用 pip install 安装)

所以,Conda 在 Python 安装依赖于其它语言的 Python 库表现极佳,多用于 Python 的科学计算和数据分析的环境搭建、管理。下文介绍的是 Conda 常用的命令和操作。

二、安装

2.1 安装方法

支持多平台,安装简单可以直接到官网下载安装包进行安装。可以通过命令 conda info 验证是否安装成功。

Tip: 完成版大约需要 3GB 的空间

2.1 设置国内源

由于默认为国外源,为了提高下载、更新包的速度,需要配置国内清华大学的源,命令如下:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

之后安装库的时候会显示源的地址,如下图:

三、常用命令

为了方便查找和记忆,常用命令分为 2 个部分:

  • 管理环境的命令
  • 管理的命令

3.1 环境(env)管理

  • env:环境
  • env_name:环境名
  • exist_env_name:已存在的环境名
  1. 创建:conda create --name env_name python=python版本号(默认为当前 python 版本,例如:python=2.7.5)
  2. 列出所有 env:conda info -e
  3. 删除:conda remove -n env_name --all
  4. 激活、退出:source activate env_namesource deactivate env_name(Windows 下去掉 source 命令)
  5. 导出、导入环境:conda env export > env_info_file.ymlconda env create -f env_info_file.yml(导出、导入命令都是给予当前环境)
  6. 复制环境:conda create --name env_name --clone exist_env_name

3.2 包(package)管理

Conda 创建后的环境种自带 pip,所以安装包也可以直接通过 pip 进行安装。

package_name:包名

  1. 安装包:conda install package_name,通过 -n 参数安装到指定环境 conda install -n env_name package_name
  2. 查看已安装的包:conda list,同样支持 -n 参数
  3. 查找已安装包的信息:conda search package_name
  4. 更新包:conda update -n env_name package_name
  5. 删除包:conda remove -n env_name package_name

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