乌班图python3 anaconda_Ubuntu中通过Anaconda配置python环境

一、Anaconda简介

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学

包及其依赖项。Python语言的执行，需要python解释器和python包文件集合(lib)。

Anaconda用来解决python2和python3不兼容、在切换使用需要切换环境变量的问题，还有

不同python程序运行的时候需要特定的环境的问题。

二、Ubuntu下Anaconda的安装

1、官网下载资源，可以通过迅雷下载，还是蛮快的。Anaconda Python/R Distribution - Free Download​www.anaconda.com

2、命令行安装：

sh Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

长按ENTER阅读完条款

回答yes

此处确认安装位置，确认无误后，单击ENTER进入安装。此处安装时间会较长。

单击yes，然后就完成了安装。

3、安装完成之后，执行conda命令报错

这是未环境变量的问题，执行命令：

echo 'export PATH="/home/fjyy/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc

问题解决，环境变量设置成功了，接下来就可以用Anaconda来创建多个独立的python环境了。base指Anaconda自带的python环境

4、虚拟环境的管理

conda create -n tensorflow python=3 # 系统自动匹配最高的python版本下载

# 该命令为建立一个名为tensorflow的虚拟环境

conda activate tensorflow # 激活虚拟环境

conda deactivate #退出虚拟环境

conda remove -n tensorflow --all #删除虚拟环境

conda list #查看安装的包

conda install urllib3 #安装包

conda install scrapy==1.3 #安装指定版本的包

conda install -n tensorflow scrapy #在tensorflow环境安装scrapy包

# 删除包

conda remove urllib3

# 查看当前存在的虚拟环境

conda env list

# conda环境克隆

conda create -n tensor222 --clone tensorflow

conda create -n BBB --clone ~/path # 跨计算机克隆

5、共享环境

让其他人安装你的代码中使用的所有包，并确保这些包版本正确

conda env export > environment.yaml #保存为yaml文件

此时，环境会被保存在environment.yaml文件。此时，再需要在不同机器、同服务器不同端口创造一样的环境时，执行下面的命令就可以复现。

conda env create -f environment.yaml

注意：此时只能安装原来环境中用conda install等命令直接安装的包，不包括pip安装的包。

执行下面命令：

pip freeze > requirements.txt # 把pip安装的导出到requirements.txt

# 在新环境中 使用pip安装

pip install -r requirements.txt

在将代码上传到GitHub时，尽量把environment.yaml和requirements.txt上传，以方便于其他用户开发。