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。在这里我记下一些conda常用的命令，方便日后查看。
Anaconda安装
关于Anaconda的安装，可以参考官网Anaconda
Conda环境管理
Conda的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的Python，并能自由切换。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 # 创建一个新的虚拟Python环境 # 以下命令创建一个python3.5版本的环境 # 环境名字为python_env conda create -n python_env python=3.5 # 激活虚拟环境python_env activate python_env #for windows source activate python_env #for Linux or Mac # 返回原环境 deactivate python_env #for windows source deactivate #for Linux or Mac # 删除虚拟环境 conda remove --name python_env --all # 查询目前拥有的虚拟环境，包括原环境 conda info -e
Conda包管理
这部分的功能与pip类似。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 # 查看已安装的packages # 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已安装的包 # 可以显示通过各种方式安装的包，并不依赖于pip conda list # 查看某个指定环境已安装包 conda list -n <env-name> # 安装包，以numpy为例 conda install numpy # 安装packages # 没有 -n 选项时则直接安装在当前活跃环境中 # 也可以通过 -c 选项指定通过某个通道安装 conda install -n <env-name> <packages-name> # 更新packages conda update -n <env-name> <packages> # 删除packages conda remove -n <env-name> <packages>
conda将conda、python等都视为package，因此，完全可以使用conda来管理conda和python的版本
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 # 更新conda conda update conda # 更新anaconda conda update anaconda # 更新python # 假设当前环境的python版本为python3.5,则会升级为pytohn3.5.x的最新版本 conda update python # 在当前环境下安装anaconda conda install anaconda # 在创建虚拟环境的同时安装指定包,可包括anaconda conda create -n python_env python=3.5 <packages-name>
配置源
Anaconda.org的服务器在国外，所以由于某种原因conda的下载速度很慢。配置国内源后，下载速度会有明显改善
清华大学镜像
1 2 3 4 5 # 添加Anaconda的TUNA镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 设置搜索时显示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes
执行完上述命令后，会生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:UsersUSER_NAME.condarc文件(Windows)，记录我们对conda的配置。
附言
安装完anaconda后会自动激活一个叫base的虚拟环境，可以通过一下命令将其关闭：
1 2 3 4 5 # 关闭自动激活基础环境 conda config --set auto_activate_base false # 开启自动激活基础环境 conda config --set auto_activate_base true
附上一份Conda文档
Conda
