服务器上安装anaconda及其简单使用

下载anaconda
选择适合自己系统和想要的版本：https://repo.anaconda.com/archive/

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3.-5.3.0-Linux-x86_64.sh

安装
在所下载的文件目录运行（上面运行wget的目录）

bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

然后等待安装，一直点击Enter键，直到需要回答yes或者no
配置路径

export PATH="/$HOME/anaconda3/bin:$PATH"
export PATH="$PATH:$HOME/anaconda/bin"

直接在命令行配置环境路径只能在此脚本下有效，重新进入时失效需重新配置，配置永久有效参考https://blog.csdn.net/qq_41813258/article/details/103349558
检测是否安装成功

conda -V

出现conda的版本信息即安装成功

conda的使用
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。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。 指定python版本为2.7，注意至少需要指定python版本或者要安装的包， 在不指定python版本时，自动安装最新python版本。

conda create -n env_name python=3.6

# 同时安装必要的包

conda create -n env_name numpy matplotlib python=3.6

激活虚拟环境
激活虚拟环境：
使用如下命令即可激活创建的虚拟环境
Linux

source activate your_env_name

Windows:

activate your_env_name

此时使用python --version可以检查当前python版本是否为想要的（即虚拟环境的python版本）。
退出虚拟环境：
Linux:

source deactivate your_env_name

Windows:

deactivate env_name

也可以使用activate root切回root环境

删除虚拟环境：
删除环境：

conda remove -n your_env_name  --all

删除虚拟环境中的包：

conda remove --name $your_env_name  $package_name

conda常用命令

# 列出所有已安装的包
conda list
# 安装软件包，同时它会自动安装此软件包的依赖项 
conda install package_name
# 同时安装多个包
conda install numpy pandas
# 安装指定版本的包
conda install python=2.7
# 安装离线包
conda install /package-path/package-filename.tar.bz2
# 卸载包
conda remove package_name
# 更新环境中的所有已安装的包
conda update/upgrade --all
# 更新conda，保持conda最新
conda update conda
# 更新anaconda
conda update anaconda
# 更新python
conda update python
# 查看conda安装信息
conda info
# 查看conda帮助
conda help
# 搜索可以安装的包
conda search package_name
# 创建conda虚拟环境
conda create -n env_name
# 在这里，-n env_name 设置环境的名称（-n 是指名称），而 list of packages 是要安装在环境中的包的列表
conda create -n env_name list of packages
# 可以创建具有特定 Python 版本的环境
conda create -n py2.7.14 python=2.7.14
# 查看conda版本
conda -V

# 进入环境
# linux 下用 
source activate env_name
# windows 下用
activate env_name

# 离开环境
# linux 下用 
source deactivate
# windows 下用
deactivate

# 列出环境
conda env list
# 删除环境
conda env remove -n env_name
# 导出环境将包保存为 YAML，输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本）
conda env export > environment.yaml
# 加载环境
conda env create -f environment.yaml