Anaconda常用命令大全

1. 使用conda
   首先我们将要确认你已经安装好了conda

2. 配置环境
   下一步我们将通过创建几个环境来展示conda的环境管理功能。使你更加轻松的了解关于环境的一切。我们将学习如何确认你在哪个环境中，以及如何做复制一个环境作为备份。

3. 测试python
   然后我们将检查哪一个版本的python可以被安装，以及安装另一个版本的python，还有在两个版本的python之间的切换。

4. 检查包
   1)我们将罗列出安装在我们电脑上的包

   2)浏览可用的包

   3)使用conda install命令来来安装以及移除一些包

   4)对于一些不能使用conda安装的包，我们将在Anaconda.org网站上搜索

   5)对于那些在其它位置的包，我们将使用pip命令来实现安装。我们还会安装一个可以免费试用30天的商业包IOPro

5. 移除包、环境以及conda

管理conda：

检查conda版本:

conda --version
 

• 1

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升级当前版本的conda

conda update conda
 

• 1

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管理环境

创建并激活一个环境

使用”conda create”命令，后边跟上你希望用来称呼它的任何名字：

conda create --name snowflake biopython
 

• 1

这条命令将会给Biopython创建一个新的环境，位置在Anaconda安装文件的/envs/snowflakes

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激活这个新环境

• Linux，OS X:

source activate snowflakes
 

• 1

• Windows：

activate snowflake
 

• 1

小技巧：

新的开发环境会被默认安装在你conda目录下的envs文件目录下。你可以指定一个其他的路径；去通过
conda create -h了解更多信息吧。

小技巧：

如果我们没有指定安装python的版本，conda会安装我们最初安装conda时所装的那个版本的python。

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列出所有的环境

conda info -envis或者(-e)
 

• 1

* 注意：conda有时也会在目前活动的环境前边加上号。**

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切换到另一个环境(activate/deactivate)

为了切换到另一个环境，键入下列命令以及所需环境的名字。

• Linux，OS X:

source activate snowflakes
 

• 1

• Windows：

activate snowflakes
 

• 1

如果要从你当前工作环境的路径切换到系统根目录时，键入：
- Linux，OS X:

source deactivate
 

• 1

• Windows:

deactivate
 

• 1

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复制一个环境

通过克隆来复制一个环境。这儿将通过克隆snowfllakes来创建一个称为flowers的副本。

conda create -n flowers --clone snowflakes
 

• 1

通过

conda info –-envs
 

• 1

来检查环境

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删除一个环境

如果你不想要这个名为flowers的环境，就按照如下方法移除该环境：

conda remove -n flowers 

 

• 1
• 2

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管理Python

安装一个不同版本的python

现在我们假设你需要python3来编译程序，但是你不想覆盖掉你的python2.7来升级，你可以创建并激活一个名为snakes的环境，并通过下面的命令来安装最新版本的python3：

conda create -n snakes python=3
 

• 1

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检查新的环境中的python版本

确保snakes环境中运行的是python3：

python --version
 

• 1

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使用不同版本的python

为了使用不同版本的python，你可以切换环境，通过简单的激活它就可以，让我们看看如何返回默认版本

• Linux，OS X:

source activate - snowflakes
 

• 1

• Windows：

activate snowflakes
 

• 1

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注销该环境

当你完成了在snowflakes环境中的工作室，注销掉该环境并转换你的路径到先前的状态：

• Linux，OS X：

source deactivate
 

• 1

• Windows：

deactivate
 

• 1

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管理包

• conda安装和管理python包非常方便，可以在指定的python环境中安装包，且自动安装所需要的依赖包，避免了很多拓展包冲突兼容问题。
• 不建议使用easy_install安装包。大部分包都可以使用conda安装，无法使用conda和anaconda.org安装的包可以通过pip命令安装
• 使用合适的源可以提升安装的速度

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查看已安装包

使用这条命令来查看哪个版本的python或其他程序安装在了该环境中，或者确保某些包已经被安装了或被删除了。在你的终端窗口中输入：

conda list
 

• 1

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向指定环境中安装包

使用Conda命令安装包

我们将在指定环境中安装这个Beautiful Soup包，有两种方式:
- 直接指定-n 指定安装环境的名字

conda install --name bunnies beautifulsoup4
 

• 1

* 提示：你必须告诉conda你要安装环境的名字（-n bunies）否则它将会被安装到当前环境中。*

• 激活bunnies环境，再使用conda install命令。

1. activate bunnies

2. conda install beautifulsoup4

• 1
• 2

2.从Anaconda.org安装一个包

如果一个包不能使用conda安装，我们接下来将在Anaconda.org网站查找。

在浏览器中，去 Anaconda资源官网 。我们查找一个叫“bottleneck”的包，所以在左上角的叫“Search Anaconda Cloud”搜索框中输入“bottleneck”并点击search按钮。

Anaconda.org上会有超过一打的bottleneck包的版本可用，但是我们想要那个被下载最频繁的版本。所以你可以通过下载量来排序，通过点击Download栏。
点击包的名字来选择最常被下载的包。它会链接到Anaconda.org详情页显示下载的具体命令：

conda install--channel https：//conda .anaconda.ort/pandas bottleneck
 

• 1

3. 通过pip命令来安装包

对于那些无法通过conda安装或者从Anaconda.org获得的包，我们通常可以用pip命令来安装包。

可以上pypi网
站查询要安装的包，查好以后输入pip install命令就可以安装这个包了。

我们激活想要放置程序的python环境，然后通过pip安装一个叫“See”的程序。

• Linux，OS X：

source activate bunnies
 

• 1

• Windows：

activate bunnies
 

• 1

所有平台：

pip install see
 

• 1

提示：pip只是一个包管理器，所以它不能为你管理环境。pip甚至不能升级python，因为它不像conda一样把python当做包来处理。但是它可以安装一些conda安装不了的包。

4. 文件安装

如果真的遇到走投无路的境地，也就是上面这些方法通通不管用！！！那就只能下载源码安装了，比如exe文件（双击安装）或者whl文件（pip安装）等等。还有在github上找到源码，使用python setup.py install命令安装

Tips:不建议使用setuptools 的easy_install，非常不方便管理，也不好卸载
有些时候，Anaconda和pip下载的速度慢，访问不稳定怎么办？换个源呗，清华大学的源就很不错，当然啦，你可以自己google一些好用的源

对于包管理工具，了解这么多就够了，比较喜欢追根究底的童鞋可以移步包管理工具解惑
**提示：
在任何时候你可以通过在命令后边跟上-help来获得该命令的完整文档。
**

eg:

conda update --help
 

• 1

* 小技巧：*
很多跟在–后边常用的命令选项，可以被略写为一个短线加命令首字母。所以–name选项和-n的作用是一样的。通过conda -h或conda –-help来看大量的缩写。

移除包、环境、或者conda

如果你愿意的话。让我们通过移除一个或多个试验包、环境以及conda来结束这次测试指导。

移除包

假设你决定不再使用商业包IOPro。你可以在bunnies环境中移除它。

conda remove -n bunnies iopro
 

• 1

移除环境

我们不再需要snakes环境了，所以输入以下命令：

conda remove -n snakes --all
 

• 1

删除conda

• Linux，OS X：

移除Anaconda 或 Miniconda 安装文件夹

rm -rf ~/miniconda 
 

• 1

OR

rm -rf ~/anaconda
 

• 1

• Windows：

去控制面板，点击“添加或删除程序”，选择“Python2.7（Anaconda）”或“Python2.7（Miniconda）”并点击删除程序。

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以下命令均在windows命令行中输入。一般来讲，无论是在Linux，OS X还是在windows系统中，在命令行窗口中输入的conda命令基本是一致的，除非有特别标注。

0.获取版本号

conda --version
 

• 1

或

conda -V
 

• 1

1. 获取帮助

1. conda --help

2. conda -h

• 1
• 2

查看某一命令的帮助，如update命令及remove命令

1. conda update --help

2. conda remove --help

• 1
• 2

同理，以上命令中的--help也可以换成-h。

2.环境管理

查看环境管理的全部命令帮助

conda env -h
 

• 1

创建环境

conda create --name your_env_name
 

• 1

输入y确认创建。

创建制定python版本的环境

1. conda create --name your_env_name python=2.7

2. conda create --name your_env_name python=3

3. conda create --name your_env_name python=3.5

• 1
• 2
• 3

创建包含某些包的环境

conda create --name your_env_name numpy scipy
 

• 1

创建指定python版本下包含某些包的环境

conda create --name your_env_name python=3.5 numpy scipy
 

• 1

列举当前所有环境

1. conda info --envs

2. conda env list

• 1
• 2

进入某个环境

activate your_env_name
 

• 1

退出当前环境

deactivate 
 

• 1

复制某个环境

conda create --name new_env_name --clone old_env_name 
 

• 1

删除某个环境

conda remove --name your_env_name --all
 

• 1

3.分享环境

如果你想把你当前的环境配置与别人分享，这样ta可以快速建立一个与你一模一样的环境（同一个版本的python及各种包）来共同开发/进行新的实验。一个分享环境的快速方法就是给ta一个你的环境的.yml文件。

首先通过activate target_env要分享的环境target_env，然后输入下面的命令会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件，

conda env export > environment.yml
 

• 1

小伙伴拿到environment.yml文件后，将该文件放在工作目录下，可以通过以下命令从该文件创建环境

conda env create -f environment.yml
 

• 1

.yml是这个样子的

当然，你也可以手写一个.yml文件用来描述或记录你的python环境。

4.包管理

列举当前活跃环境下的所有包

conda list
 

• 1

列举一个非当前活跃环境下的所有包

conda list -n your_env_name
 

• 1

为指定环境安装某个包

conda install -n env_name package_name
 

• 1

如果不能通过conda install来安装，文档中提到可以从Anaconda.org安装，但我觉得会更习惯用pip直接安装。pip在Anaconda中已安装好，不需要单独为每个环境安装pip。如需要用pip管理包，activate环境后直接使用即可。

5.安装特定版本的包

conda install package=version