Mac Anaconda 简单介绍 -- 环境管理

Anaconda

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。

前面介绍了 Anaconda 的安装，接下来介绍一下 简单使用，后续并实时更新。

安装后可以使用图形界面进行维护，也可以通过命令来进行管理。

conda

Anaconda 包含的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。

pip 与 conda 比较

→ 依赖项检查

• pip：
  • 不一定会展示所需其他依赖包。
  • 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：
  • 列出所需其他依赖包。
  • 安装包时自动安装其依赖项。
  • 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。

Anaconda 图形管理

安装后的图形界面如下图

查看环境，如下图

选择相应的功能键，可以进行相应的操作，如下图，新建了名为Adil 的环境。

可以选择python 版本。

环境创建好后，自带安装了17个扩展库，如图

命令管理Anaconda

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

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

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。 当然可以使用 图形工具卸载更为方便。

Anaconda 环境管理

1. 创建新环境

上面图形管理中已经讲了怎么创建新的环境，这里介绍一下命令行的方式创建。

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. 显示已创建环境

conda info --envs
or
conda info -e
or
conda env list

如下图，查看Anaconda 当前默认使用的环境，标“*” 的为当前默认使用的环境。macOS系统中默认创建的环境名为“base”。

3. 切换环境

① Linux 或 macOS

source activate <env_name>

如下图，执行命令表示 切换成功，注意 环境名称大小写。

② Windows

activate <env_name>

4. 退出环境至root

① Linux 或 macOS

source deactivate

② Windows

deactivate

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。

5. 复制环境

首先复制环境如同图形管理界面中的 clone

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. 如：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

首先删除环境如同图形管理界面中的 remove

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“<>”

Anaconda 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Anaconda.org中获取安装包的命令，并进行安装。

→ 注意

1. 从Anaconda.org安装包时，无需注册。

2. 在当前环境中安装来自于Anaconda.org的包时，需要通过输入要安装的包在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.org

   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
or

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>
or

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。

 

Pycharm 环境配置

安装过程略

 

设置python环境

 如图所示

 如图可以选择添加或展示全部

 如下图可以选择使用 Anacoda 创建的环境

 如图，使用这个环境时，执行程序显示如下

 

切换环境如下，

 

执行结果显示如下：

 

 

此时终端显示环境如下：

可见切换环境后，终端所使用的环境就会改变。