【小白入门(1)】Anaconda安装+换源+虚拟环境搭建+运行环境搭建教程

【小白入门(1)】Anaconda安装+换源+虚拟环境搭建+运行环境搭建教程

Python作为一门易读、易维护的语言,在工作和学习中应用广泛,被大量用户所欢迎。本文主要给大家介绍一下如何通过Anaconda搭建python的运行环境!

目录

    • 【小白入门(1)】Anaconda安装+换源+虚拟环境搭建+运行环境搭建教程
  • 一、安装Anaconda
    • 1、下载Anaconda
    • 2、安装流程
    • 3、检查Anaconda是否安装成功
  • 二、更换国内源
    • 1、Windows操作系统
      • (1)添加清华源
      • (2)添加中科大源
    • 2、Linux操作系统
    • 3、删源
  • 三、搭建虚拟环境
    • 1、创建虚拟环境
    • 2、激活虚拟环境
    • 3、退出虚拟环境
    • 4、删除虚拟环境
  • 四、安装依赖包
    • 1、查找包信息
    • 2、安装包
    • 3、卸载包
    • 4、查看当前已安装的包
  • 五 、其他重要指令
    • 1、查看当前系统中已经存在的虚拟环境
    • 2、查看当前使用的镜像源
    • 3、查看当前配置信息
  • 六、参考文献

一、安装Anaconda

对于刚刚入门的科研小白来说,搭建算法的运行环境无疑是最令人头疼的。Anaconda是专业的数据科学计算环境,已经集成绝大部分包和工具,在安装相应软件包的同时自动为其安装配套的依赖包,不需要多余的安装和调试,轻轻松松帮助小白更快的运行算法。

1、下载Anaconda

Anaconda可以直接在官网(点击进入官网)下载,但是由于各种原因,官网下载比较慢,因此推荐在中科大开源软件镜像站下载。下载地址https://repo.continuum.io/archive/
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这里我们以win10 64位操作系统为例
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2、安装流程

相信大家很快就能将Anaconda的软件包下载下来,双击下载下来的.exe文件就可以安装了
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注意:千万记住将Anaconda添加至环境变量
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等待进度条显示安装完成就可以进行下一步了。

3、检查Anaconda是否安装成功

安装完成后,打开Windows的命令行窗口:按Win+R键打开窗口,输入cmd。打开Windows的命令提示符输入python
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显示Python的版本等信息,说明已经成功安装Python,输入exit()退出就可以了。

二、更换国内源

安装Anaconda时候,访问的是国外的网络,所以下载Anaconda和安装包时会特别慢。我们需要更换到国内镜像源地址。

1、Windows操作系统

在清华源和中科大源之间自行选择(二者选其一即可),在“开始”菜单中打开Anaconda Prompt【小白入门(1)】Anaconda安装+换源+虚拟环境搭建+运行环境搭建教程_第7张图片
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(1)添加清华源

Anaconda Prompt 中直接使用以下命令

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ 
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

(2)添加中科大源

Anaconda Prompt 中直接使用以下命令

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/
 
conda config --set show_channel_urls yes

2、Linux操作系统

直接在命令行中输入

vim ~/.condarc

将文件.condarc修改为

channels:
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
show_channel_urls: true

退出并保存文件.condarc

3、删源

conda config --remove-key channels

三、搭建虚拟环境

我们在搭建python运行环境时经常会遇到不同程序对不同软件包版本要求不同的问题。比如程序A要求使用python 2.7,numpy 1.5.1,而程序B要求使用python 3.6,numpy 1.16.2,当我们跑完程序A再去跑程序B的时,就要卸载当前版本的软件包,安装新版本的软件包。当然这对于大佬来说简简单单。为了节省不必要的麻烦,我们可以在牺牲内存的代价下,针对多个程序建立多个虚拟环境。这样我们可以大大减少程序调试过程中出现的问题,并可以迅速部署运行环境。

1、创建虚拟环境

使用 conda create -n your_env_name python=X.X(2.7、3.6等),Anaconda 命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。
例如:

conda create -n env_name python=2.7

2、激活虚拟环境

创建虚拟环境以后,只有将虚拟环境激活以后才能使用该虚拟环境。因此,每次使用该虚拟环境时,都要将其激活。
Linux:

source activate your_env_name(虚拟环境名称)

Windows:

activate your_env_name(虚拟环境名称)

3、退出虚拟环境

使用如下命令即可退出创建的虚拟环境
Linux:

source deactivate your_env_name(虚拟环境名称)

Windows:

deactivate env_name(虚拟环境名称)

4、删除虚拟环境

使用命令

conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all

即可删除。

四、安装依赖包

1、查找包信息

在当前镜像源下查找所需包的相关信息,例如查找 tensorflow-gpu

conda search tensorflow-gpu 

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2、安装包

conda install package=version
例如:

conda install numpy=1.9.3

不填写版本号的情况下,conda 会默认安装最新版本的包。

3、卸载包

conda uninstall package=version
例如:

conda uninstall numpy=1.9.3

4、查看当前已安装的包

conda list

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五 、其他重要指令

1、查看当前系统中已经存在的虚拟环境

conda env list 

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2、查看当前使用的镜像源

conda env list 

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3、查看当前配置信息

conda info

六、参考文献

[1]Anaconda创建、激活、退出、删除虚拟环境
https://blog.csdn.net/sizhi_xht/article/details/80964099
[2]如何安装Anaconda和Python
https://jingyan.baidu.com/article/3f16e0031e87522591c10320.html
[3]conda 安装指定版本的指定包
https://blog.csdn.net/weixin_37251044/article/details/79274202
[4]Anaconda 换国内源、删源最全集锦
https://blog.csdn.net/weixin_37251044/article/details/79274202

你可能感兴趣的:(python,Anaconda,python,虚拟环境)