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!
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。
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/
这里我们以win10 64位操作系统为例
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
注意:千万记住将Anaconda添加至环境变量
等待进度条显示安装完成就可以进行下一步了。
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
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。
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。
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
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
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
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
conda config --remove-key channels
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。
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
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)
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)
使用命令
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
即可删除。
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
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。
conda uninstall package=version
例如:
conda uninstall numpy=1.9.3
conda list
conda env list
conda env list
conda info
[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