作者 | 弗拉德
来源 | 弗拉德(公众号:fulade_me)

Anaconda

Anaconda是一个开源的工具,目前拥有超过六百万的用户。Anaconda致力于提供最便捷的方式来使用Python进行数据科学计算和机器学习。目前,Anaconda拥有超过250+的数据科学工具包,conda工具包可用于Windows,MacOS和Linux三种平台的虚拟环境管理系统。Anaconda支持当前比较流行的一些人工智能的库,比如Sklearn,TensorFlow,Scipy。

下载安装包

直接去到Anaconda的官网,找到下载地址,点击Download按钮,然后找到页面最下方的下载部分。
2020_12_11_anaconda_download
我们可以看到Anaconda提供了两种安装方式,一种是带有图形界面的安装方式Graphical Installer,另一种是 以命令行的方式Command Line Installer安装。
我们选择64-Bit Graphical Installer使用图形界面的方式来安装,点击下载。

安装步骤(基于MacOS)

  1. 双击下载好的安装文件(下载好的安装文件如下图所示),开始安装。

2020_12_11_anaconda_pkg

  1. 一路点击继续

2020_12_11_anaconda_install_step_1
这里也选择继续即可。
2020_12_11_anaconda_install_step_2

  1. 在Mac里面的启动台找到刚安装好好的Anaconda,名字叫:Anaconda-Navigator,点击启动,启动后的样子如下:

2020_12_11_anaconda_launch

配置命令行工具

此时,我们已经安装好的Anaconda的客户端,但是很多情况我们都需要在命令使用conda命令,这个时候在命令行工具输入

conda -version

显示如下(我电脑配置了zsh,所以会显示zsh):

zsh: command not found: conda

显然我们还不能使用conda命令。

1. zsh配置流程

找到.zshrc文件,一般在/Users/{username}/.zshrc,其中{username}是你当前Mac的用户名字哦。
用记事本打开.zshrc文件(你也可以使用vim命令来编辑),在该文件的最后一行添加:

export PATH="/opt/anaconda3/bin:$PATH"

然后保存
命令行工具进入到/Users/{username}目录下,执行

source .zshrc

接着执行

conda --version

就可以看到输出的版本号了:

conda 4.9.2
2. bash_profile 配置

找到.bash_profile文件,一般在/Users/{username}/.bash_profile,其中{username}是你当前Mac的用户名字哦。
用记事本打开.bash_profile文件(你也可以使用vim命令来编辑),在该文件的最后一行添加:

export PATH="/opt/anaconda3/bin:$PATH"

然后保存
命令行工具进入到/Users/{username}目录下,执行

source .bash_profile

接着执行

conda --version

就可以看到输出的版本号了:

conda 4.9.2

添加常用源

由于网络问题,有些时候直接同国外下载库会比较慢,我们可以给conda配置国内的镜像源,添加国内的镜像源命令如下:

  1. 清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
  1. 添加中科院源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

查看是否添加成功可是用命令

conda config --show

channels这个字段这里显示已经添加的源

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

conda常用命令

升级

conda update conda  # 更新 conda
conda update anaconda # 更新 anaconda
conda update anaconda-navigator    #update最新版本的anaconda-navigator  
conda update python # 更新 python

管理环境

conda env list  #显示所有的虚拟环境
conda create --name fulade python=3.7 # 创建一个名为 fulade 环境,指定Python版本是3.7
activate fulade  # 激活名为 fulade 的环境 (Windows 使用)
source activate fulade  # 激活名为 fulade 的环境 (Linux & Mac使用用)
deactivate fulade   #关闭名为 fulade的环境( Windows使用)
source deactivate fulade  # 关闭名为 fulade的环境(Linux & Mac使用)
conda remove --name fulade --all # 删除一个名为 fulade 的环境
conda create --name newname --clone oldname # 克隆oldname环境为newname环境

package管理

conda list  #查看当前环境下已安装的package
conda search numpy # 查找名为 numpy 的信息 package 的信息
conda install numpy  # 安装名字为 fulade 的package 安装命令使用-n指定环境 --channel指定源地址
conda install -n fulade numpy  # 在fulade的环境中 安装名字为 fulade 的package
conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.8.0  # 使用地址 https://conda.anaconda.org/anaconda 来安装tensorflow
conda update numpy   #更新numpy package
conda uninstall numpy   #卸载numpy package

清理conda

conda clean -p      //删除没有用的包
conda clean -t      //删除tar包
conda clean -y --all //删除所有的安装包及cache

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