anaconda安装教程视频,anaconda教学视频

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  Anaconda使用本教程的第一个要点(使用Anaconda配置多python开发环境)。在windows下用python很麻烦。所以如果你想要一些包管理的东西,Anaconda是一个非常好的管理工具,不管你是想用python2.7还是python3.4。

  1.去官网下载Anaconda下载地址,选择你系统对应的版本。比如我的是win7-64 bit,那我就直接下载win7-64 bit,我在下载python2.7版本。其实不管2.7还是3.4,你只需要下载一个Anaconda就可以了。稍后我会解释原因。

  2.安装下一步不加思考,选择您的安装路径。我的机器安装路径在E:\Program Files\Anaconda2,然后耐心等待,直到安装完成。

  3.win Jian R(或点击开始菜单-运行-输入cmd-回车)打开命令提示符,如下图所示

  4.输入conda - version查看版本号,如下图所示。已知版本是conda4.2.9,也证明你装了。

  5.此时,因为我安装了2.7 Anaconda环境,所以默认的python是2.7。如果你不相信我,在命令行输入python -version,他得到的是python2.7.5。

  有朋友说,我从010到59000需要做什么?这时,我们可以创建另一个开发环境。

  使用Anaconda配置多个版本的python开发环境下面的教程将创建两个版本的python开发环境,一个是默认的2.7.5,另一个是默认的3.4。

  首先,你需要熟悉Anaconda的基本命令。同时,如果在安装过程中需要查阅手动命令,请查阅官方文档。

  如果官方文档很难,这里有一些熟悉的命令。本质上是官网试驾的翻译。也可以参考一下。

  这里可以先明确一个简单的概念。事实上,您的python环境之一是使用命令调用当前目录中的python编译器。不同版本,可以了解不同文件夹下不同python版本的编译器。

  创建一个2.7 的python环境,除了根分支#创建一个名为python27的环境,指定python版本为2.7(不用担心2.7.x,conda会自动为我们找到2.7.x中的最新版本)。conda Create-name Python 27 Python=2.7

  安静地按enter键,等待安装成功。安装成功后,我们可以查看相应的目录。还记得Anaconda最初的安装目录吗?这时候你可以去目录E:\Program Files\Anaconda2\envs查看,还有一个python27的附加目录,说明你已经安装了python27环境。

  同样,创建一个3.4 python的环境Conda Create-name python 34 python=3.4。那么此时可以继续查看E:\Program Files\Anaconda2\envs目录下的文件夹。应该还有一个python27和Python 34。所以恭喜你,你已经成功安装了两个版本的Python开发环境。

  检查你现在所在的版本分支:conda info-e .在这里你会看到你所有的python版本和你现在所在的分支。

  如上图,在你的开放环境中,你应该已经有了三个开发环境,分别是root、python27和python34。

  切换到你需要的分支Linux,OS X:sourceactivatebunnieswindows:activate bunnies比如你需要切换到python3.4的版本,如果你只是在windows下运行activate python34就好了。

  切换回根分支

  OS X Linux:source Deactivate Windows:Deactivate案例:安装beautifulsoup4以下所有命令都是在python34中执行的。

  #首先你需要切换到python34。激活python34#在此环境下检查包列表conda列表。

  这个python34环境报告下面没有beautifulsoup4,所以想装一个。

  # find package conda搜索beautifulsoup4 #为python34安装beautiful soup #提示:#注意:必须告诉conda环境的名称(-name bunnies)否则将安装在当前环境中。您必须告诉conda您要安装软件包的环境的名称,否则它将被安装在当前环境中。我这里的环境是Python 34conda装机名Python 34美汤4 #。检查您的安装包conda列表,享受您的py交易。熟悉基本命令1。管理conda: Conda既是包管理器,也是环境管理器。你必须知道软件包管理器,它可以帮助你找到和查看软件包。但是如果我们要安装一个包,但是这个包只支持与我们目前使用的python不同的版本。您只需要几行命令就可以构建一个可以运行另一版本python的环境。这就是康达环境管理器的强大功能。

  提示:无论您使用Linux、OS X还是Windows命令行工具,conda命令在您的命令行终端上都是相同的,除非另有说明。

  检查conda是否已安装。为了确保您已经在正确的位置安装了conda,让我们检查一下您是否已经成功安装了Anaconda。在命令行终端窗口中,输入以下代码:

  Conda - version Conda将返回您安装的Anaconda软件的版本。两个开发环境:如果您看到错误消息,请检查您是否在安装过程中选择了仅针对当前用户按安装,以及您是否使用相同的帐户操作。确保使用相同的帐户登录,并在安装后重新打开命令行终端窗口。

  升级conda的当前版本接下来,让我们使用以下更新命令来升级conda:

  康达更新康达康达会将新版本和旧版本进行对比,告诉你可以安装哪个版本的康达。它还会通知您伴随此升级的其他软件包的升级。

  如果有新版本的conda,会提示输入Y升级。

  继续吗?y conda更新到最新版本后,我们就进入下一个话题。

  2.管理环境。现在我们通过创建一些环境来展示康达的环境操作,然后移动它们。

  创建一个环境,并使用conda create命令,后跟您想要的任何名称:

  这个命令将为biopthon包创建一个新的环境,位于/envs/snow flake提示。许多在之后常用的命令选项可以写成一个带有命令首字母的短行。所以- name选项和-n的作用是一样的。通过conda -h或者conda - help看大量缩写。

  激活这个新环境Linux,OS X:Source Activate Snow Flakes Windows:Activate Snow flake `小技巧::默认情况下,新的开发环境将安装在conda目录下的envs文件目录中。您可以指定不同的路径;请访问康达create -h了解更多信息。小技巧:如果我们不指定安装python的版本,donda将安装我们第一次安装conda时安装的python版本。

  创建第二个环境这次让我们创建并命名一个新的环境,然后安装另一个版本的python和两个包星形线和巴别塔。

  这将在/envs/bunnies文件夹中创建第二个基于python3的新环境,包含Astroid和Babel包,名为bunnies。小技巧:同时安装要在此环境中运行的软件包。小技巧在创建环境的同时安装所有需要的软件包。以后依次安装它们可能会导致依赖性问题。小提示::您可以将更多条件附加到conda create命令,并键入conda createh以查看更多详细信息。

  所有列出的环境现在让我们检查一下到目前为止您已经安装的环境,并使用conda environment info命令查看它:

  Condinfo-envis您将看到以下环境列表:

  康达环境:

  雪花*/home/username/miniconda/envs/雪花兔子/home/username/mini conda/envs/兔子根/home/username/mini conda确认当前环境。你现在处于什么环境?雪花还是兔子?要确定它,请输入以下代码:

  Condinfo-enviconda将显示所有环境的列表,当前环境将显示在一个括号中。

  (雪花)注:康达有时会在当前活动环境前面加一个*。

  切换到另一个环境(激活/停用)要切换到另一个环境,请键入以下命令和所需环境的名称。

  OS X Linux:Source Activate Snow Flakes Windows:Activate Snow Flakes如果要从当前工作环境的路径切换到系统根目录,请键入:

  OS X Linux:Source Deactivate Windows:Deactivate当环境不再活动时,它将不再提前显示。

  复制环境通过克隆复制环境。在这里,将通过克隆雪花来创建一个名为flowers的副本。

  A create-n flowers-clone雪花通过conda info - envs检查环境。

  你现在应该看到一个环境列表:花、兔子和雪花。

  删除环境如果您不想要这个名为flowers的环境,请按如下方式删除它:

  Conda remove -n flowers - all要确保名为flowers的环境已被删除,请输入以下命令:

  Condinfo-e Flowers已不在您的环境列表中,因此我们知道它已被删除。

  参考:文//北企鹅(简书作者)

  转载请注明原文:转载自:Anaconda使用教程(使用Anaconda配置多python开发环境)

  转载于:https://www.cnblogs.com/xiaoming123abc/p/6970890.html

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