首先安装anaconda(3)

Anacond的介绍
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。

Conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换

Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等

Miniconda包括Conda、Python

Anacond下载
下载地址：https://www.anaconda.com/download/

Anaconda 是跨平台的，有 Windows、macOS、Linux 版本，我们这里以 Windows 版本为例，点击那个 Windows 图标。

我这里选择下载

Python 2.7 version *--Python 2.7 版 *

64-Bit Graphical Installer (564 MB) --64位图形安装程序（564 MB）

当然，你也可以根据自己的实际情况，选择 Python 3.6版的，或者 32-Bit 版本的。

安装包有 564MB，因为网速的关系，下载时间可能会比较长，请耐心等待。我这里下载完成 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件了。

Destination Folder 是“目标文件夹”的意思，可以选择安装到什么地方。默认是安装到 C:\ProgramData\Anaconda2文件夹下。你也可以选择 Browse... ，选择想要安装的文件夹。我这里 C 盘空间充裕，所以我直接就装到默认的地方。

这里提一下，Anaconda 很强大，占用空间也不小啊，2.6GB，差不多是一部高清电影的体积了。不过，为了学习，这点硬盘空间算什么呢。

继续点击 Next> 。

这里来到 Advanced Options 了，所谓的“高级选项”。如果你英文好，有一定背景知识的话，肯定明白这界面上的意思。两个默认就好，第一个是加入环境变量，第二个是默认使用 Python 2.7，点击“Install”，终于开始安装额。

安装时间根据你的电脑配置而异，电脑配置高，硬盘是固态硬盘，速度就更快。安装过程其实就是把 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件里压缩的各种 dll 啊，py 文件啊，全部写到安装目标文件夹里。

过程还是很漫长的，毕竟 2.6GB 的无数个小文件啊，请耐心等待。

配置环境变量
如果是windows的话需要去 控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH 中添加 anaconda的安装目录的Scripts文件夹, 比如我的路径是C:\ProgramData\Anaconda2\Scripts, 看个人安装路径不同需要自己调整.

之后就可以打开命令行(最好用管理员模式打开) 输入 conda --version

如果输出conda 4.5.4之类的就说明环境变量设置成功了.

为了避免可能发生的错误, 我们在命令行输入conda upgrade --all 先把所有工具包进行升级
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接下来创建虚拟环境

接下来我们就可以用anaconda来创建我们一个个独立的python环境了.接下来的例子都是在命令行操作的,请打开你的命令行吧.

1) activate

直接输入命令 activate

activate 能将我们引入anaconda设定的虚拟环境中, 如果你后面什么参数都不加那么会进入anaconda自带的base环境,

你可以输入python试试, 这样会进入base环境的python解释器, 如果你把原来环境中的python环境去除掉会更能体会到, 这个时候在命令行中使用的已经不是你原来的python而是base环境下的python.而命令行前面也会多一个(base) 说明当前我们处于的是base环境下。

2)开始创建自己的虚拟环境

我们当然不满足一个base环境, 我们应该为自己的程序安装单独的虚拟环境.

创建一个名称为python37的虚拟环境并指定python版本为3.7(这里conda会自动找3.7中最新的版本下载)

conda  create -n python37  python=3.7

或者conda  create  --name  python37   python=3.7

于是我们就有了一个learn的虚拟环境, 接下来我们切换到这个环境, 一样还是用activae命令 后面加上要切换的环境名称

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切换环境(非常重要):

activate python37

如果忘记了名称我们可以先用

conda env list

现在的python37环境除了python自带的一些官方包之外是没有其他包的, 一个比较干净的环境我们可以试试

先输入python打开python解释器然后输入

>>> import requests

会报错找不到requests包, 很正常.接下来我们就要演示如何去安装requests包

exit()

退出python解释器

命令是:conda remove --name test --all

关于环境总结

# 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本）

conda create --name python34 python=3.4

# 安装好后，使用activate激活某个环境

activate python34 # for Windows

source activate python34 # for Linux & Mac

# 激活后，会发现terminal输入的地方多了python34的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.4对应的命令加入PATH

# 此时，再次输入

python --version

# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系统已经切换到了3.4的环境

# 如果想返回默认的python 2.7环境，运行

deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac
# 删除一个已有的环境

conda remove --name python34 --all

安装第三方包

conda install requests

pip install requests

来安装requests包.

安装完成之后我们再输入python进入解释器并import requests包, 这次一定就是成功的了.

卸载第三方包

那么怎么卸载一个包呢

conda remove requests

pip uninstall requests

查看环境包信息

要查看当前环境中所有安装了的包可以用

conda list

导入导出环境

如果想要导出当前环境的包信息可以用

conda env export > environment.yaml

将包信息存入yaml文件中.

当需要重新创建一个相同的虚拟环境时可以用

conda env create -f environment.yaml

其实命令很简单对不对, 我把一些常用的在下面给出来, 相信自己多打两次就能记住

activate // 切换到base环境

activate learn // 切换到learn环境

conda create -n learn python=3 // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本)

conda env list // 列出conda管理的所有环境

conda list // 列出当前环境的所有包

conda install requests 安装requests包

conda remove requests 卸载requets包

conda remove -n learn --all // 删除learn环境及下属所有包

conda update requests 更新requests包

conda env export > environment.yaml // 导出当前环境的包信息

conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境

或许你会觉得奇怪为啥anaconda能做这些事, 他的原理到底是什么, 我们来看看anaconda的安装目录

这里只截取了一部分, 但是我们和本文章最开头的python环境目录比较一下, 可以发现其实十分的相似, 其实这里就是base环境. 里面有着一个基本的python解释器, lLib里面也有base环境下的各种包文件.

那我们自己创建的环境去哪了呢, 我们可以看见一个envs, 这里就是我们自己创建的各种虚拟环境的入口, 点进去看看
原文链接：https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148

可以发现我们之前创建的learn目录就在下面, 再点进去

这不就是一个标准的python环境目录吗?

这么一看, anaconda所谓的创建虚拟环境其实就是安装了一个真实的python环境, 只不过我们可以通过activate,conda等命令去随意的切换我们当前的python环境, 用不同版本的解释器和不同的包环境去运行python脚本.

与JetBrains PyCharm 连接

在工作环境中我们会集成开发环境去编码, 这里推荐JB公司的PyCharm, 而PyCharm也能很方便的和anaconda的虚拟环境结合

在Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的python.exe解释器就行了

比如你要在learn环境中编写程序, 那么就修改为C:\Users\Administrator\AppData\Local\conda\conda\envs\learn, 可以看到这时候下面的依赖包也变成了learn环境中的包了.接下来我们就可以在pycharm中愉快的编码了。

Anaconda 初体验

按下 Windows 徽标键，调出 Windows 开始菜单，可以看到 “最近添加”的：Anaconda2(64-bit)

Anaconda Prompt
打开Anaconda Prompt，这个窗口和doc窗口一样的，输入命令就可以控制和配置python，最常用的是conda命令，这个pip的用法一样，此软件都集成了，你可以直接用，点开的话如下图。用命令“conda list”查看已安装的包，从这些库中我们可以发现NumPy,SciPy,Matplotlib,Pandas，说明已经安装成功了!

还可以使用conda命令进行一些包的安装和更新

conda list：列出所有的已安装的packages

conda install name：其中name是需要安装packages的名字，比如，我安装numpy包，输入上面的命令就是“conda install numpy”。单词之间空一格，然后回车，输入y就可以了。

安装完anaconda，就相当于安装了Python、IPython、集成开发环境Spyder、一些包等等。你可以在Windows下的cmd下查看：