anaconda 配置（安装-环境配置-换镜像源-虚拟环境与包操作）

前言

  • 一般安装anaconda后不需要再安装python
  • 目前最新版anaconda自带python3.8，包含python 3.5-3.8和2.7版本
  • 安装版本：Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64

下载 anaconda

官方：https://www.anaconda.com/products/individual-d
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清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
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安装anaconda

  • 打开安装包后，看图操作
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  • 安装完成

配置环境变量

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安装路径\Anaconda3                          # Python需要
安装路径\Anaconda3\Scripts                  # conda自带脚本
安装路径\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin    # C with python
安装路径\Anaconda3\Library\bin              # jupyter notebook动态库

步骤

  • 开始菜单右键选择系统进入设置
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  • 选择高级系统设置
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  • 选择环境变量，在系统变量中找到Path，双击打开
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  • 通过新建增加环境变量
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  • 点击确定保存配置

检查配置是否成功

  • Win + R ，输入cmd回车进入命令行
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  • 输入以下三条命令出现版本号说明安装成功
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python --version
conda --version
jupyter --version

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配置anaconda

换国内镜像源（以清华镜像为例）

  • 清华镜像源使用帮助：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

  • 修改用户目录下的 .condarc 文件(具体步骤)

    • Win + R ，输入cmd回车进入命令行（默认进入用户目录）
    • 输入.condarc回车，若没有此文件，先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后重试
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    • 选择记事本打开，复制下面内容到文件中，保存即可
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    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/r
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
    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

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  • 返回命令行，输入conda info查看是否成功
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虚拟环境与包操作（命令行下）

  • 常用对环境操作的命令，操作过程中可能会出现 (y/n) ，输入y回车即可
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conda create --name mybase --clone base       # 克隆base环境到mybase
conda create -n test python=3.8               # 创建名为test的虚拟环境，指定python版本为3.8（-n相当于--name）

conda activate test                           # 切换至名为test的虚拟环境
conda env list                                # 查看anaconda所有环境，*代表当前所在环境

conda remove -n test --all                    # 删除名为test的虚拟环境

# 回滚（将环境恢复至某个时间）
conda list --revisions        # 查看历史，可通过日期后的rev值回滚
conda install --revision 0    # 回滚至创建时状态（创建时rev值一般为0）

# 安装/更新包
conda list                    # 查看已安装的包
conda install conda           # 更新conda
conda update --all            # 更新所有包到最新版本
conda install 包名            # 安装指定包
conda install 包名=版本号      # 安装指定版本包
conda update 包名             # 更新指定包至最新版本
conda remove 包名             # 删除指定包
# pip和conda功能类似，在anaconda中优先使用conda
# upgrade是update的别名，无区别

Conda与Pip

  • Conda是一个与语言无关的跨平台包和环境管理器，只能在conda环境中安装包，但是可以安装各种语言、各种类型的包。
  • Pip是Python包的通用管理器，是一个Python官方认证的包管理工具。Pip可以在任何环境中安装包，但是只能安装Python包。

upgrade与update

  • 通过conda help可知，upgrade是update的别名
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