anaconda安装使用

Conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换

1. 下载:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
2. 安装: Next -> I Agree -> 选第二个然后Next->路径(自己选默认都行) Next -> 第一个选项的意思就是加入环境变量 第二个的意思是选择python默认版本 选第二个就好了 然后 Install -> Finish 就安装完了
3. 镜像配置:他默认的镜像是国外的,我们访问延迟很高,很容易报错,国内有清华源提供使用,有两种方法可以改镜像,一种在anaconda prompt窗口下改,第二种就是直接改文件,我们用第二种,第一种可以去百度
   
   3.1. 配置文件默认在你当前登录用户目录下:C:\Users\Administrator\.condarc 我当前登录的是Administrator
   
   3.2. 把里面的内容删了,把下面内容加进去

channels:
    - defaults
    show_channel_urls: true
    default_channels:
    - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
    - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
    - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
    custom_channels:
    conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

​ 3.3. 镜像源有可能会改,报错了直接去 https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 看看是不是哪里更新了

4. 使用anaconda创建一个虚拟的python3.6的环境

~~~tex
4.1 打开你的 anaconda prompt窗口
4.2 里边输入 conda create -n python36 python=3.6 (这里的python36是文件名字,可以自己指定,python=3.6是指定版本,也可以自己指定)这里如果报错,报错内容直接百度就好了,一般来说都是你镜像源配置的有问题
4.3 运行你创建的环境 canda activate python36 如果 你命令行前面的base 改成 python36的话 就说明你已经在你安装的虚拟python环境里面了
4.4 查看版本 直接输入python就能看到你的版本了  输入exit()退出

4.5 查看第三方库列表 conda list

4.6 安装第三方库 conda install 库名字 例: conda install requests,你安装的时候 他会把要安装或者更新的包显示在屏幕上 然后让你选择安装或者不安装(y/n) 安装的话,输入y

~~~

1. 下面是一些常见的命令:

    如果想要导出当前环境的包信息可以用
    conda env export > environment.yaml
    将包信息存入yaml文件中.
    当需要重新创建一个相同的虚拟环境时可以用
    conda env create -f environment.yaml
    activate // 切换到base环境
    activate learn // 切换到learn环境
    conda create -n learn python=3 // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本)
    conda env list // 列出conda管理的所有环境
    conda list // 列出当前环境的所有包
    conda install requests 安装requests包
    conda remove requests 卸载requets包
    conda remove -n learn --all // 删除learn环境及下属所有包
    conda update requests 更新requests包
    conda env export > environment.yaml // 导出当前环境的包信息
    conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境

pycharm连接

和你正常选择解释器的方法是一样的,不懂正常选择百度上有很多教程,虚拟环境路径应该也是在你的用户名目录下