Python学习（一、利用Anacanda管理Python环境与包）

一、 Anacanda与Conda简介

1. Anacanda

Anacanda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。

2. Conda

conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。

二、 Anacanda安装注意事项

1. 选Anacanda2还是Anacanda3？

Anacanda下载有2和3区分，对应默认base环境是python2还是python3之分，因为之后可以使用conda安装其他版本python环境，故这里选择哪个版本均可。

2. 环境变量的配置

Anacanda下载完成后，需要配置环境变量， 添加 anaconda的安装目录的Scripts文件夹路径，比如我的路径是：C:\Users\68814\Anaconda3\Scripts
打开cmd命令行，输入：

conda --version

显示如下，则说明Anacanda安装成功

三、 Anacanda管理虚拟环境

1. 常用指令

# 查看帮助
 conda -h
 # 创建一个名字为python27的环境，并安装python2.7版本（创建的环境都放在envs文件夹中）
 conda create --name python27 python=2.7
 # 也可以改成python3.6，或者再加一个tensorflow-gpu 1.10 
conda create --name python27 python=3.6 tensorflow-gpu=1.10
 # 激活或切换环境 （单输入activate会进入base环境）
activate python36
# 再来检查python版本，显示是 3.6
 python -V 
# 退出当前环境 
deactivate python36
 # 删除该环境
 conda remove -n python36 --all
 # 或者 
conda env remove -n python36

2. 创建环境遇到的坑

（1）2020年6月

错误原因：
在Anacanda下创建环境时报错，是因为之前按照教程改了镜像地址，现在情怀已经停止Anacanda镜像服务，故需要改回默认镜像。
操作如下：

activate
conda config --remove-key channels
conda config --show channels

显示如下即为成功：

重新创建环境：

conda create -n learn python=3

查看现在的所有python环境：

conda env list

可以看到我们新建的环境learn。

（2）2020年7月更正

清华镜像已经可以恢复使用，故再次将下载地址改为清华镜像地址

添加方法：
命令行中直接使用以下命令

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://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

（3）2020年7月22日报错记录

创建环境的时候报错：
CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/current_repodata.json
解决方案：
在C:\Users\68814下的.condarc文件中，将清华源的https修改为http后解决。
修改后的.condarc文件内容：

show_channel_urls: true
ssl_verify: true
channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

channel_priority: flexible

四、 Conda对包的管理

1. 常用指令

# 更新conda
conda update conda
# 更新所有的包
conda update --all
# 清除删除索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包
conda clean -a
# 安装scipy
conda install scipy
# conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目，对于python 3.4，conda会同时安装numpy和mkl（运算加速的库）
#指定安装包的版本
conda install numpy=1.14
# 查看已经安装的packages
conda list
# 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip，因此可以显示出通过各种方式安装的包
# 查找package信息
conda search numpy
# 更新package
conda update -n python34 numpy
# 删除package
conda remove -n python34 numpy

五、 Anacanda与pycharm连接

Setting => Project => Project Interpreter
添加所需环境目录下的python.exe即可。

六、 Jupyter使用Anacanda创建的虚拟环境

1.步骤

（1）激活环境

activate jupyterenv

（2）安装ipykernel

conda install ipykernel

（3）将环境写入notebook的kernel

python -m ipykernel install --user --name jupyterenv --display-name "Python (jupyterenv)"

可以给juypter添加多个内核

（4）打开notebook切换kernel即可

jupyter notebook