Python渐渐成为最流行的编程语言之一，在数据分析、机器学习和深度学习等方向Python语言更是主流。Python的版本比较多，并且它的库也非常广泛，同时库和库之间存在很多依赖关系，所以在库的安装和版本的管理上很麻烦。Conda是一个管理版本和Python环境的工具，它使用起来非常容易。

下载

首先你需要安装Anconda软件，选择对应的系统和版本类型。

清华大学开源镜像站

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

速度快

官网下载

https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

安装包较大，下载速度慢

Conda的环境管理

创建环境

  1. # 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.5（不用管是3.5.x，conda会为我们自动寻找3.５.x中的最新版本）
  2. conda create --name py35 python=3.5

激活环境

  1. # 安装好后，使用activate激活某个环境
  2. activate py35 # for Windows
  3. source activate py35 # for Linux & Mac
  4. (py35) user@user-XPS-8920:~$
  5.  # 激活后，会发现terminal输入的地方多了py35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
  7. (py35) user@user-XPS-8920:~$ python --version
  8. Python 3.5.5 :: Anaconda, Inc.
  9. # 可以得到`Python 3.5.5 :: Anaconda, Inc.`，即系统已经切换到了3.５的环境

返回主环境

  1. # 如果想返回默认的系统根目录，运行
  2. deactivate # for Windows
  3. conda deactivate # for Linux & Mac

删除环境

  1. # 删除一个已有的环境
  2. conda remove --name py35 --all

查看系统中的所有环境

用户安装的不同Python环境会放在~/anaconda/envs目录下。查看当前系统中已经安装了哪些环境，使用conda info -e。

  1. user@user-XPS-8920:~$ conda info -e
  2. # conda environments:
  3. #
  4. base                  *  /home/user/anaconda2
  5. caffe                    /home/user/anaconda2/envs/caffe
  6. py35                    /home/user/anaconda2/envs/py35
  7. tf                       /home/user/anaconda2/envs/tf

Conda的包管理

安装库

为当前环境安装库

  1. # numpy
  2. conda install numpy
  3. # conda会从从远程搜索numpy的相关信息和依赖项目

查看已经安装的库

  1. # 查看已经安装的packages
  2. conda list
  3. # 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，可以显示出通过各种方式安装的包

查看某个环境的已安装包

  1. # 查看某个指定环境的已安装包
  2. conda list -n py35

搜索package的信息

  1. # 查找package信息
  2. conda search numpy
  3. Loading channels: done
  4. # Name                  Version           Build  Channel             
  5. numpy                     1.5.1          py26_1  pkgs/free           
  7. ...
  9. numpy                    1.15.1  py37hec00662_0  anaconda/pkgs/main  
  10. numpy                    1.15.1  py37hec00662_0  pkgs/main

安装package到指定的环境

  1. # 安装package
  2. conda install -n py35 numpy
  3. # 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境
  4. # 也可以通过-c指定通过某个channel安装

更新package

  1. # 更新package
  2. conda update -n py35 numpy

删除package

  1. # 删除package
  2. conda remove -n py35 numpy

更新conda

  1. # 更新conda，保持conda最新
  2. conda update conda

更新anaconda

  1. # 更新anaconda
  2. conda update anaconda

更新Python

  2. ## 更新python
  4. conda update python

假设当前环境是python 3.5，conda会将python升级为3.5.x系列的当前最新版本

设置国内镜像

因为http://Anaconda.org的服务器在国外，所有有些库下载缓慢，可以使用清华Anaconda镜像源。 网站地址: 清华大学开源软件镜像站
镜像 Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。 TUNA还提供了Anaconda仓库的镜像，运行以下命令：

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

即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

运行 conda install numpy 测试一下吧。

Miniconda镜像

Miniconda 是一个 Anaconda 的轻量级替代，默认只包含了 python 和 conda，但是可以通过 pip 和 conda 来安装所需要的包。

Miniconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 下载。