美文网首页
Anaconda Python 3 环境搭建

Anaconda Python 3 环境搭建

作者: 我的袜子都是洞 | 来源:发表于2019-02-03 14:19 被阅读36次

    Anaconda是一款集成的Python环境,anaconda可以看做Python的一个集成安装,安装它后就默认安装了python、IPython、集成开发环境Spyder和众多的包和模块,一键安装,装好即用,特别适合懒人,非常方便。

    Anaconda是Python的一个开源发行版本,主要面向科学计算。我们可以简单理解为,Anaconda是一个预装了很多我们用的到或用不到的第三方库的Python。而且相比于大家熟悉的pip install命令,Anaconda中增加了conda install命令。当你熟悉了Anaconda以后会发现,conda install会比pip install更方便一些。比如大家经常烦恼的lxml包的问题,在Windows下pip是无法顺利安装的,而conda命令则可以。

    官网:https://www.anaconda.com/

    当然了,如果你真的选择去官网下载Anaconda的话会发现,速度慢到令人发指;当你等待了30多分钟下载安装完以后想要安装或者更新其中的包时,又会发现其速度慢到会断开连接安装报错…

    正确的姿势是从国内清华大学开源软件镜像站进行下载并配置镜像。
    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

    选择相应的版本进行下载就好(直接找2017年最新版的Anaconda2或Anaconda3)。


    v2-2b3883a1c7943331162b8cddbc09fbc8_hd.png

    第一个勾是是否把Anaconda加入环境变量,这涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令,推荐打勾,如果不打勾话问题也不大,可以在之后使用Anaconda提供的命令行工具进行操作;第二个是是否设置Anaconda所带的Python 3.6为系统默认的Python版本,这个自己看着办,问题不大。一路安装完成以后,就可以打开cmd测试一下安装结果。分别输入python、ipython、conda、jupyter notebook等命令,会看到相应的结果,说明安装成功。
    (python是进入python交互命令行;ipython是进入ipython交互命令行,很强大;conda是Anaconda的配置命令;jupyter notebook则会启动Web端的ipython notebook)

    需要注意的是jupyter notebook命令会在电脑本地以默认配置启动jupyter服务,之后会再谈到这个。

    Anaconda安装成功之后,我们需要修改其包管理镜像为国内源。

    简单来说就是在cmd中分别运行这两个命令就好了。

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

    置好镜像以后,我们继续进行环境管理。因为我现在安装的是最新版Anaconda3,其自带的Python版本为3.6,如果我们需要添加2.7版本的Python,可以进行如下操作。
    (同理,如果有人安装的是Anaconda2需要添加Python 3.x,之后操作里的2.7改为3.6或3.5即可)

    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。(Linux和OS系统的命令似乎是source activate和source deactivate)

    activate py27
    

    在激活新环境后,我们所做的操作便都是在新环境下的,包括pip命令来安装第三方库。我们来试一下pip安装lxml。

    pip install lxml
    

    不出所料…失败了…如果你执意要自己解决这个问题,会很复杂,至少我在小白阶段直接放弃了解决这个问题…那么正确的做法是什么呢?一条命令就够了。

    conda install -n py27 lxml
    

    当然了,对于可以正常安装的库,自然可以使用pip命令。

    最后,我们可以通过

    conda info -e
    

    命令查看已有的环境。通过

    conda remove -n env_name --all
    

    来删除指定的环境(如果不添--all参数,而是指明某个库名,则是删除该库)。

    参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25198543

    相关文章

      网友评论

          本文标题:Anaconda Python 3 环境搭建

          本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/zvvysqtx.html