使用Anaconda （附加 tensorflow(cpu)、s

date: 2018-02-07
tags:

• Anaconda
• Scrapy
• Tensorflow

使用Anaconda管理你的python环境

Anaconda 是一款十分方便的管理python环境的工具。可以在你的计算机上安装不同的环境进行编程与开发。这样，我们便可以不再为不同环境冲突而烦恼，比如：同时安装python2.x和python3.x。
这篇博客我将介绍如何安装使用Anaconda以及如何利用它安装tensorflow(CPU)、Scrapy

安装Anaconda

1. 去官网下载最新版本 download latest Anaconda.
2. 最好使用默认设置来进行安装
   • 你当然可以选择自定义位置进行安装
   • 不建议将Anaconda加入系统环境变量

管理环境

常用指令：

# 检查当前环境
conda info -e
# 创建新的环境并指定python版本
conda create -n env_name python=2.7
# 切换环境
activate env_name
# 退出环境
deacticate env_name
# 移除环境
conda remove -n env_name --all

管理安装包

# 安装包
conda search pkg_name
conda install pkg_name
# 检查安装过的包
conda list
# 升级包
conda update pkg_name
conda update anaconda
# 移除包
conda removw pkg_name

使用国内镜像（添加清华源）

为了能在国内顺利使用Anaconda安装、升级等，需要使用国内镜像。推荐：清华大学镜像

1. 找到 .condarcin C:\Users\user_name\.condarc
2. 移除 - default
3. 打开 Anaconda Prompt,输入:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

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

conda config --set show_channel_urls yes

为了在实验时候，避免冲突，大工程最好单独创建一个环境

安装Tensorfllow(CPU)

conda create -n tensorflow python=3.5
activate tensorflow
conda install tensorflow

安装Scrapy

conda create -n py27 python=2.7
activate py27
conda install -c conda-forge scrapy

喝杯茶，稍事休息 ~