Anaconda安装教程及其基本使用

安装anaconda

使用anaconda可以很方便的管理python的软件包和环境。既然大家都已经在搜素怎么使用了，也不用我多介绍。

官方下载地址

选择合适的版本下载，下载的网速很慢，没办法，只能慢慢等。
下载以后双击，然后就是正常的安装步骤。
下一步，我同意。
然后建议选择Just Me，如果你的电脑有多个用户的话，就选第二个好了。
选择安装的目标文件夹，如果没什么特殊的原因的话，建议不要乱换文件夹，避免不必要的麻烦。如果改变文件夹目录的话，不要放在有中文名称的目录下面。

然后第一个不勾，第二个勾上。第一个是问是否将anaconda添加到PATH环境变量，一般安装软件都是要选的，但是anaconda官方文档不建议你选，说是可能会干扰到其他软件。第二个是是否将Anaconda注册为默认Python，没特殊原因勾上。

然后安装。
会问你安装不安装PyCharm for Anaconda，你自己随意。反正我用的是VS code。

安装成功后会看到这个框。

安装完成后，点击window图标，你会发现多了三个东西。

• Anaconda Navigator,用于管理环境和包的GUI
• Anaconda Prompt,一个终端，你可以使用命令行界面来管理你的环境和包。
• spyder ,一个面向科学发展的IDE

但是你现在还是没有办法使用anaconda，因为我们没有配置环境变量。
找到你的anaconda的下载位置，比如说我的就是在C:\Users\Administrator\Anaconda3，如果你也是安装默认地址安装的，大概也是在这个位置。记录下来这个文件路径。然后在你的主目录文件夹，也就是C:\Users\Administrator，右键打开git bash，输入下面这条命令。

echo 'export PATH="$PATH:[YOUR_PATH]:[YOUR_PATH]/Scripts"' >> .bashrc
your_path也就是用C:\Users\Administrator\Anaconda3替换，记得完全按照格式，不要打错符号。
输入下面的命令，在.bashrc文件夹中添加python的别名。

echo 'alias python="winpty python.exe"' >> .bashrc

对于在 Git Bash 中运行 Python 的用户来说,这是一个额外的步骤。这会向.bashrc文件添加一个命令,该命令表示,每当您将python输入到终端中时,该命令都会运行winpty python.exe。

最后输入下面的命令，执行下该文件。

source .bashrc

这样也就配置好了环境变量。可以输入以下命令验证。

conda --version

如果返回了一个版本号，则说明安装成功。

基本的命令语句

conda create -n env_name python=3 list of packages

这条命令是用来创建一个独立的工作环境。其中，env_name代表你要创建的环境的名字，python=3指明这个环境是python3的环境，可以改成2.list of packages代表创建这个环境时你想下载的包，也可以创建好环境里面再下载。默认的是base环境

activate my_env
source activate my_env

my——env代表你设置的环境名字，第一条命令是window激活环境的命令，第二条是Linux和Unix使用的命令。如果你是在window上使用git bash，也使用第二条命令。激活环境后，你会发现命令行前边会出现你的环境名。

deactivate
source deactivate

离开环境的命令，与上面同理。

conda upgrade conda
conda upgrade --all

第一条命令是更新conda包，第二条命令是更新环境中所有的包。只使用第二条命令也可以，conda包也包含在内。

conda install package_name

下载需要的包。可以再后面指定包的版本号，如conda install numpy=1.10.如果安装的包依赖其他的包，那么会自动将需要的包下载上。比如scipy依赖numpy,如果下载conda install scipy.那么numpy也会被下载上。

conda list

查看已经安装过的包。

conda remove package_name

删除某个包

conda update packeage_name

更新包

conda search *search_term*

查找某个包，支持*模糊搜索。

conda env export > environment.yaml

再yaml文档中记录下来环境中所有的包及版本号，可以很方便的分享自己的环境。

conda env create -f environment.yaml

使用yaml文件，创建一个相同的环境。

conda env list

查看已经创建的环境名，其中包括默认的base。

conda env remove -n env_name

删除某个环境。

参考文档：
官方文档
undacity教程