Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
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
- 提供包管理,功能类似于 pip,Windows 平台安装第三方包经常失败的场景得以解决。
- 提供虚拟环境管理,功能类似于 virtualenv,解决了多版本Python并存问题
Anaconda具有跨平台、包管理、环境管理的特点,因此很适合快速在新的机器上部署Python环境。
Anaconda的下载页参见 官网下载
Anaconda安装成功之后,可以检查所安装的版本
1 | conda --version |
由于不可名状的原因,需要修改其包管理镜像为国内源
1 | conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ |
Conda的环境管理
Conda的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的Python,并能自由切换。对于上述安装过程,假设我们采用的是Python 2.7对应的安装包,那么Python 2.7就是默认的环境
现在,创建一个自定义的Python环境
1 | conda create -n py27 python=2.7 |
其中py27是新添加环境的名字,可以自定义修改。
之后通过activate py27和deactivate py27命令激活、退出该环境
1 | activate py27 |
现在把创建的环境都列出来,其中当前使用的环境前面用*号标注
1 | conda info --envs |
1 | # 创建一个名为py3的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本) |
Conda的包管理
现在要使用conda来管理包了,以前常用的是Python的pip包管理工具。
1 | # 安装scipy |
实例:让Python2和3在Jupyter Notebook中共存
多版本的Python或者R等语言,在Jupyter中被称作kernel。
如果这个Python版本已经存在(比如我们刚才添加的py27环境),那么你可以直接为这个环境安装 ipykernel
包
1 | conda install -n py27 ipykernel |
note:
-n 后面的名字为所要安装到的环境名
然后激活这个环境
1 | python -m ipykernel install --user |
如果所需版本并不是已有的环境,可以直接在创建环境时便为其预装 ipykernel
。
1 | conda create -n py27 python=2.7 ipykernel |
打开jupyter notebook
1 | jupyter notebook |
最后
两个字:省心