Python环境管理利器-Anaconda介绍与安装

2023-12-13 16:04:40

前言

在使用Anacoda之前,一直觉得python的包管理很混乱,版本稍有不一样,项目需要重新部署就很费劲,后面搜索了一下,才发现之前早有轮子

介绍

Anaconda是一个开源的Python和R编程语言的分发版,专为进行数据科学、机器学习、大数据处理和科学计算而设计。它集成了许多流行的数据科学包和工具,使得环境管理和包管理变得更加方便。

为什么选择Anaconda

  • 包管理:Anaconda通过Conda(一个包和环境管理器)简化了包的安装和管理。
  • 环境管理:允许用户为不同的项目创建和管理独立的Python环境。
  • 大量的数据科学包:预装了超过1,500个数据科学相关的包。
  • 跨平台:支持Windows、macOS和Linux。

安装Anaconda

安装Anaconda是一个简单的过程,以下是基本步骤:

下载Anaconda

  1. 访问Anaconda官网
  2. 根据您的操作系统下载适合的Anaconda版本。

安装步骤

  1. Windows
    • 运行下载的.exe安装文件。
    • 跟随安装向导完成安装。
    • 可以选择添加Anaconda到系统PATH或使用Anaconda Prompt。
  2. macOS
    • 打开下载的.pkg文件,并跟随安装向导。
    • 可以选择将Anaconda添加到系统PATH。
  3. Linux
    • 在终端中运行下载的.sh脚本文件。
    • 按照屏幕上的指示完成安装。

验证安装

在安装完成后,可以在终端或Anaconda Prompt中运行以下命令来验证安装:

conda list

这个命令会列出已安装的包,表明Anaconda已成功安装。

常用命令

  • 查看Conda版本
    conda --version

  • 更新Conda
    conda update conda

  • 创建新环境
    conda create --name myenv
    你可以指定Python版本,例如:conda create --name myenv python=3.8

  • 激活环境
    conda activate myenv

  • 退出环境
    conda deactivate

  • 安装包
    conda install numpy
    在指定环境中安装包:conda install --name myenv numpy

  • 列出环境中的包
    conda list

  • 更新包
    conda update numpy

  • 卸载包
    conda remove numpy

  • 列出所有环境
    conda env list

  • 导出环境
    conda env export > environment.yml

  • 从YAML文件创建环境
    conda env create -f environment.yml

  • 删除环境
    conda env remove --name myenv

  • 查找可用的包版本
    conda search numpy

这些是Conda的一些基础和常用命令,可以帮助你管理Anaconda环境和包。Anaconda还提供了更多高级功能,如处理依赖关系、创建自定义包等。了解和熟练使用这些命令对于有效地使用Anaconda至关重要。

与开发工具结合

VSCODE

VSCODE配置虚拟环境

IDEA

IDEA配置虚拟环境

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_43871079/article/details/134836727
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。