Anaconda的基本使用

软硬件环境

ubuntu 16.04 64bit
Anaconda 3.5.1.0
python 3.6

Anaconda是什么

Anaconda是一个用于科学计算的python发行版,支持Windows,Linux及Mac系统,提供了包管理的功能,可以非常方便的解决python的多版本并存,切换及各种第三方包的安装问题,并且还能独立于系统环境,添加及删除都非常方便.

安装配置

linux版本的下载地址, https://www.anaconda.com/download/#linux,目前提供了分别基于python2.7和python3.6的2个正式版,最近python官方已经有消息称python2只会支持到2020年,所以如果没有特别的原因,请尽早迁移到python3.下载好的是一个脚本文件Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh,然后执行

./Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

安装过程基本上是傻瓜式的，不过有3点需要注意,第一默认的安装路径在/home/$user/anaconda3,第二就是执行安装脚本时不要用sudo,这样做的好处是减少系统权限问题,管理方便,迁移方便,第三将PATH加入~/.bashrc中,如果安装过程中不小心选择了NO,自行添加也可以，如下

export PATH=/home/xugaoxiang/anaconda3/bin:$PATH

conda命令

安装完anaconda,conda命令就有了, 它是一个工具,可以在命令行中执行,与pip的使用非常类似, 用来进行包管理及环境管理。

这里列几个conda的常用命令

# 查看当前环境下已安装的包
conda list

# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python36

# 查找package信息
conda search numpy

# 安装package
conda install numpy

# 更新package
conda update numpy

# 删除package
conda remove numpy

# 更新conda, conda也是一个package
conda update conda

# 创建虚拟环境
conda create -n test python=3.6

# 删除虚拟环境
conda remove -n test --all

# 查看所有创建的虚拟环境
conda env list

# 激活虚拟环境
conda activate test

# 退出虚拟环境
conda deactivate

# 虚拟环境克隆
conda create -n target --clone source

anaconda源管理

国内比较好的anaconda源，清华大学的，把它添加进来

编辑~/.condarc文件

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

然后执行命令conda clean -i清理索引缓存

pycharm中使用anaconda

File --> Default Settings --> Project Interpreter, 新增本地的python解析器, 在出现的对话框中左侧选中Conda Environment, 对应的右侧pycharm会自动帮你找到anaconda中安装的python位置,你可以给它取个好记点的名字,如我这的/home/xugaoxiang/anaconda3/envs/xugaoxiang,版本号是3.6,点击Apply,再选中OK完成配置。

在上述步骤结束之后,可以到/home/xugaoxiang/anaconda3/envs/目录下看看, 在配置之前这个目录是空的,现在多处了很多的文件及目录,它是一个独立的虚拟环境