一、简介

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。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。

• 适用语言：Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。
• 适用平台：Windows, macOS, Linux

1. conda与anaconda的差别

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。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。
Anaconda：是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。其实还有Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。

conda的设计理念——conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待，甚至包括python和conda自身！因此，conda打破了包管理与环境管理的约束，能非常方便地安装各种版本python、各种package并方便地切换。

2. pip 与 conda 比较

1. 依赖项检查
▪ pip：
① 不一定会展示所需其他依赖包。
② 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：
① 列出所需其他依赖包。
② 安装包时自动安装其依赖项。
③ 可以便捷地在包的不同版本中自由切换。

2. 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。

3. 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。

4. 适用语言
▪ pip：仅适用于Python。
▪ conda：适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

注意:

• 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。
• pip无法更新python，因为pip并不将python视为包。
• 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。

▪ conda结合了pip和virtualenv的功能。

二、下载

进入Anaconda的官网进行下载或学习。选择想下载的Python版本，这里我选择的是Python3.6。选择你的操作系统和位数，这里我们选的是Linux，然后点击Download按钮就开始下载了

Anaconda的下载页参见官网下载，Linux、Mac、Windows均支持。

安装时，会发现有两个不同版本的Anaconda，分别对应Python 2.7和Python 3.5，两个版本其实除了这点区别外其他都一样。安装哪个版本并不本质，因为通过环境管理，我们可以很方便地切换运行时的Python版本。

$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

然后赋权并执行安装程序:

$ chmod +x Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
$ ./Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

安装过程如下:

...

Do you accept the license terms? [yes|no]
>>> yes

Anaconda3 will now be installed into this location:
/home/py/anaconda3

- Press ENTER to confirm the location
- Press CTRL-C to abort the installation
- Or specify a different location below

[/home/py/anaconda3] >>> /anaconda/anaconda3      **输入自定义安装路径,如果用默认的话回车跳过**

然后将anaconda加入环境变量，并使其生效:

$ vi .bash_profile 

在最后一行加上如下配置:

export PATH=/anaconda/anaconda3/bin:$PATH

如果是默认安装路径的话则为:

export PATH=/home/py/anaconda3/bin:$PATH

然后使其生效:

$source .bash_profile

最后检测一下安装结果:

$ conda -V

which conda

conda --version

如果需要卸载anaconda的话，只需要删除anaconda目录即可:

$ rm -rf /anaconda/anaconda3

Linux卸载可以使用如下方式：

#1安装 Anaconda-Clean package  
conda install anaconda-clean

#2. 接着输入命令行进行卸载：
anaconda-clean --yes

#3.删除conda相关文件：
rm -rf ~/anaconda3
rm -rf ~/.anaconda_backup

更新conda

#1、更新conda到最新版本：
conda update -n base conda

#2、然后执行：
conda update --all

三、创建环境

Htslib 1.10 may cause conflicts with some of the already installed packages. In such a case, hypo can be installed in a new environment as follows:

有时候，将要下载的包可能会与一些已经安装的包发生冲突。在这种情况下，创建新环境，激活新环境，安装在新环境中：如hypo软件的安装。

conda create --name hypo_env
conda activate hypo_env  
conda install -c bioconda hypo

四、高级用法

1. 复制环境到新电脑或者用户（clone）

输出环境信息到文本

conda env export -n hicExplorer > environment.yml

依照文本信息重新生成一个同样环境

conda env create -f environment.yml

比如，依照文本信息重新生成 training环境

conda env create -n training -f environment.yml

2. root安装一次，多用户共享

参考(验证是正确的)：http://www.dxulab.org/wiki/anacondaenvformulti-users

sudo su -
adduser anaconda
bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/anaconda
chown -R anaconda:anaconda /opt/anaconda
chmod -R go-w /opt/anaconda
chmod -R go+rX /opt/anaconda

# And then you can put  /opt/anaconda/bin in the PATH added in /etc/profiles.d/anaconda.sh (or wherever). A (very) nice thing about Anaconda is that it requires no environment variables to be set. Adding it to your PATH is just for convenience.

# You (as the sudo-empowered admin) can then go and create new environments for all users on the system:

sudo -u anaconda /opt/anaconda/bin/conda env create -n flye_test -c bioconda flye
sudo -u anaconda /opt/anaconda/bin/conda env create -n training -f environment.base.yml

# And then any user, say janesmith can go and use these:

source activate coolscience # will add /opt/anaconda/envs/coolscience/bin to PATH
# Additionally they can create their own envs:

conda create -n webdev django flask sqlalchemy pylons
# which will (should) be created in ~janesmith/.conda/envs/webdev.

# I have tested exactly 0% of the commands above, but they should point you in the right direction. Additionally, I must note, Conda is known to have “gotchas” that can come up when using it in a multi-user environment like this. A partial record of the challenges you may face are recorded in this issue:

3. root安装一次，多用户共（无患子服务器），发现无需新增用户anaconda以及将文件归属anaconda，普通用户也能成功调用

sudo用户切换后，运行如下命令:

sudo -s
bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/anaconda

其中environment.flye.yml和environment.base.yml是在虚拟机中环境的导出文件

conda env export -n flye > environment.flye.yml
conda env export -n base > environment.base.yml

依照创建创建环境flye_test和training，

/opt/anaconda/bin/conda env create -n flye_test -f environment.flye.yml
/opt/anaconda/bin/conda env create -n training -f environment.base.yml

普通用户调用环境
方法1：

进入某个环境source /opt/anaconda/bin/activate flye_test
[junting_feng@localhost ~]$ /opt/anaconda/bin/conda info --envs
# conda environments:
#
base                  *  /opt/anaconda
flye_test                /opt/anaconda/envs/flye_test

[junting_feng@localhost ~]$ source /opt/anaconda/bin/activate flye_test
(flye_test) [junting_feng@localhost ~]$

退出当前环境source /opt/anaconda/bin/deactivate，忽略报错

(flye_test) [smrtanalysis@localhost ~]$ source /opt/anaconda/bin/deactivate
DeprecationWarning: 'source deactivate' is deprecated. Use 'conda deactivate'.
[smrtanalysis@localhost ~]$

方法2：

执行/opt/anaconda/bin/conda activate flye_test遇到如下报错：
[zaohai_zeng@localhost ~]$ /opt/anaconda/bin/conda activate flye_test

CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
To initialize your shell, run

    $ conda init <SHELL_NAME>

Currently supported shells are:
  - bash
  - fish
  - tcsh
  - xonsh
  - zsh
  - powershell

See 'conda init --help' for more information and options.

IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.

按照提示运行 /opt/anaconda/bin/conda init命令，将conda写入.bashrc文件

(base) [zaohai_zeng@localhost ~]$ /opt/anaconda/bin/conda init
no change     /opt/anaconda/condabin/conda
no change     /opt/anaconda/bin/conda
no change     /opt/anaconda/bin/conda-env
no change     /opt/anaconda/bin/activate
no change     /opt/anaconda/bin/deactivate
no change     /opt/anaconda/etc/profile.d/conda.sh
no change     /opt/anaconda/etc/fish/conf.d/conda.fish
no change     /opt/anaconda/shell/condabin/Conda.psm1
no change     /opt/anaconda/shell/condabin/conda-hook.ps1
no change     /opt/anaconda/lib/python3.7/site-packages/xontrib/conda.xsh
no change     /opt/anaconda/etc/profile.d/conda.csh
modified      /home/zaohai_zeng/.bashrc
==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==

4. 退出，并重新登录

进入环境 conda activate flye_test

(base) [liuliu@localhost ~]$ conda activate flye_test
(hypo_env) [liuliu@localhost ~]$

退出环境 conda deactivate

(fhypo_env) [liuliu@localhost ~]$ conda deactivate
(base) [liuliu@localhost ~]$