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Anaconda之路

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本文字数: 2.9k 阅读时长: 11 分钟

如果你也怕包冲突,就快来吧

当前项目正在咕,敬请期待,所有在咕列表见: Blog咕咕咕

⚓️什么是Anaconda ☁

@官网: Anaconda | The World’s Most Popular Data Science Platform

With over 20 million users worldwide, the open-source Individual Edition (Distribution) is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. Developed for solo practitioners, it is the toolkit that equips you to work with thousands of open-source packages and libraries.

@官方指南: Getting started with Anaconda — Anaconda documentation

Anaconda是一个可以管理Python包和Python环境的软件

所谓Python包指的是别人写(第三方)的有一定功能的Python代码

所谓Python环境其实就是Python代码运行时调用的具体版本的Python解释器

所谓管理指的就是我们可以通过Anaconda的conda指令, 随意地创建包含有我们指定的Python包的指定版本的Python环境, 这样做的目的是解决兼容性问题(相互依赖问题)

比如你获得的某段代码采用了Python2时代才有的语法编写的, 自然是不可以用Python3的解释器来运行的.

那就可以创建一个Python2的环境(相当于划出一部分磁盘空间安装一个Python2版本)来复现代码, 然后再创建一个Python3的环境来重新编写他们(重构)也是没有问题的.

⚓️Anaconda的安装 💠

官方指引: Installation — Anaconda documentation

这里只翻译Window版本的安装, 大家也可以直接阅读上面官方的文档


  1. 点击我 下载Anaconda安装器.
  2. 推荐: 使用 SHA-256 验证程序完整性. 如果想获取更多的哈希(hashes), 见 What about cryptographic hash verification?
  3. 双击下载好的安装器运行.

注意: 如果安装器被下载到了Window的收藏夹文件夹(IE浏览器的数千收藏夹,在你的用户目录里), 请移到其他文件夹运行.

  1. 点击next(下一步)
  2. 阅读协议条款, 同意的话点击I Agree(我同意)
  3. 选择Just Me (只为我),如果是为所有的用户安装选择另一个(这需要管理员权限, 如果弹窗申请权限请确认), 点击next(下一步)
  4. 选择一个安装Anaconda的目标文件夹, 点击next(下一步)

安装目录路径不可以有空格或者是在7位ASCII字符集以外的Unicode字符,见 FAQ.

  1. 选择是否要添加Anaconda到环境变量(PATH). 我们推荐不要添加, 因为这可能干扰其他软件. 可以通过使用Anaconda Navigator(Anaconda导航) 或者是 开始菜单里的Anaconda Prompt(Anaconda提示符) 来替代.

  2. 悬着是否注册Anaconda作为默认的Python, 除非你打算安装多个版本的Anaconda或Python, 可以接受默认设置, 保持勾选.

  3. 点击install(安装)按钮, 如果你想要看Anaconda安装, 可以点击Show Details(显示细节)

  4. 点击next(下一步)

  5. 可选: 为Anaconda安装PyCharm, 点击链接跳转 https://www.anaconda.com/pycharm. 也可以不安装PyCharm, 直接点击next(下一步)

  6. 在成功安装之后, 你应该可以看到"Thanks for installing Anaconda(感谢安装Anaconda"的对话框

  7. 如果你想要了解更多关于Anaconda Cloud (Anaconda云服务)以及开始入门Anaconda, 可以勾上复选框 “Learn more about Anaconda Cloud (了解更多Anaconda云服务)” 和 “Learn how to get started with Anaconda (了解如何入门Anaconda)”. 点击Finish(完成)

  8. 验证你的安装是否可用 (这里的验证可以按照下文的使用操作)

注意: 如果你使用的是公司的代理, 你还需要一些额外的设置. 参加如何设置你的代理(proxy)

出了问题可以参见 troubleshooting (anaconda.com)

入门参见: Getting started with Anaconda


⚓️Anaconda的使用 🚀

⚓️瞧瞧Anaconda给电脑塞了什么📁

我们点击菜单键调出菜单

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可以看到Anaconda默认给出了五个快捷方式

  • Anaconda Navigator (Anaconda3)
  • Anaconda Navigator
  • Anaconda Powershell Prompt (Anaconda3)
    • %windir%\System32\WindowsPowerShell\v1.0\powershell.exe -ExecutionPolicy ByPass -NoExit -Command "& ‘F:\Anaconda3\shell\condabin\conda-hook.ps1’ ; conda activate ‘F:\Anaconda3’ "
  • Anaconda Prompt (Anaconda3)
    • %windir%\System32\cmd.exe “/K” F:\Anaconda3\Scripts\activate.bat F:\Anaconda3
  • Jupyter Notebook (Anaconda3)
  • Spyder (Anaconda3)
    • F:\Anaconda3\pythonw.exe F:\Anaconda3\cwp.py F:\Anaconda3 F:\Anaconda3\pythonw.exe F:\Anaconda3\Scripts\spyder-script.py

⚓️conda 都有些啥 🖐

官方指引:

*部分翻译自官方文档

⚓️Link start ! 🔗

如果你的是Windows系统

  1. Win+S调出搜索框 或者 按下Win菜单键调出菜单

  2. 直接输入Anaconda Prompt, 回车即可

如果Anaconda已经加入了你的环境变量,

  1. 直接Win+R调出运行
  2. 输入cmd回车, 调出命令提示符

如果你的是Mac系统

如果你的是Linux系统

⚓️小试牛刀 🔪

conda --version

在前面我们打开的终端界面, 输入上面的一串字符, 即可调用上面的命令

该命令将输出我们安装的conda版本


conda update conda

升级现在的conda到最新版本


当conda输出的字符出现下面这一行时

Proceed ([y]/n)?

你可以通过输入y或者n然后回车来表示同意或者拒绝


⚓️creat创造你的世界 🌱

conda最棒的的一个功能就是创造各种你想要的同时又会互相冲突的Python环境

试想一下, 如果你在电脑里装了好几个版本的Python解释器并都导入到了电脑的环境变量的这种情况

python

当你在终端里输入上面的命令, 终端将不知道调用哪个版本的Python解释器

而当你使用conda时, 这件事情就变的优雅了许多


conda create --name snowflakes biopython

当你在黑漆漆(当然如果你会美化的话将可能是五彩斑斓的:happy:)的终端输入上面的这串代码并回车后

conda将帮你创造一个独立的像下面描述的虚拟环境

  • 名为snowflakes的 (--name属性后面跟着哪个字符串, 名字就是什么)
  • 包含有一个和你安装的Anaconda自带的同版本的Python解释器
  • 自动安装有biopython包

那么如何进入我们创建的世界呢

conda activate snowflakes

输入完回车后, 如果看到终端的命令提示符(比如cmd的是>)的前面

变成了(snowflakes) >这样的状态时

欢迎你进入snowflakes

当然activate后面还可以跟具体的某个环境的目录

这在你从某个地方复制了一份虚拟环境时可以直接激活它时使用

事实上, 不创建新环境, Anaconda也自带了一个名叫base的环境

conda activate

不带名字直接输入激活指令, 默认进入base环境

这个基础环境的本质就是Anaconda的主目录里的那个python.exe

我们创建的新的环境则都在主目录下面的envs里

里面也有python.exe, 但是是我们指定的安装的版本


conda info --envs

这个命令可以获得所有的目前你拥有的环境的名字和位置

带有*号的环境就是当前激活的环境

要切换可以直接输入带有环境名字的激活指令即可

这样就可以优雅的在多个不同的环境里来回穿梭了


conda create --name snakes python=3.5

这里略微的不同是在名字的后面, 指定了要安装的Python的版本

这样就可以创建不同的Python版本的环境啦


conda create --clone ENVNAME --name NEWENV

这样的命令可以按照--clone指定的环境名字, 原样创建一个新的环境


我们自己的环境自己用的顺心, 但是如果你想分享给其他人呢

好像拿U盘复制或者上传略微有些古怪或者不方便

conda env export --name ENVNAME > envname.yml

运行上面的命令吧, 然后就会生成envname.yml文件

把这个文件发给你的朋友吧

如果他的终端的工作目录在envname.yml所在的地方

conda env create

便可以直接安装同样的环境了

conda env create --file envname.yml

也可以直接指定要安装的环境镜像的名字

另一种方式是生成.txt文件

conda list --explicit > pkgs.txt

这里使用conda list --explicit列出所有包和版本

然后通过终端的>的方法, 将所有输出导入到pkgs.txt文件

conda create --name NEWENV --file pkgs.txt

然后生成环境时指定这个文件就好啦


conda deactivate

退出环境可以直接使用这个命令

如果没啥可干的, 也可以直接关掉整个终端窗口

conda create --help

这将直接列出所有creat支持的参数


⚓️env掌控世界 🗺

⚓️重要的config 🛠

官方指引: Configuration — conda 4.8.5.post110+a7bb8d53 documentation

清华镜像: Anaconda-清华镜像使用帮助

conda config --show-sources

帮直接帮你列出你的conda设置文件的位置以及内容

到==>指定的位置, 用记事本打开.condarc即可修改config设置

实际上, 我们通过conda config ...指令做的修改都会记录在这里


conda config --show

显示所有conda设置


conda config --show channels

只显示channels变量


conda config --set show_channel_urls yes

设定(--set)设置选项show_channel_urls的值为yes


conda config --add channels CHANNELNAME

为设置选项channels增添(--add)值: CHANNELNAME


conda config --remove channels https:XXX

删除( --remove)设置选项channels的某个值: https:XXX


conda clean

-i 清除索引缓存


⚓️不止如此 🎓

conda search beautifulsoup4

我们还可以使用search来检索包, 这主要用于我们有时候记不清楚包的名字时可以使用

如果在后面加上参数--info可以获得详细的描述

结果会直接输出在窗口上, 找到想要的包的名字后

conda install beautifulsoup4

就可以安装啦

安装好后

conda list

就可以看到当前环境安装的所有包了


conda list --revisions

将会输出当前环境所有包的变动, 可以用--name指定特定的环境

conda install --name ENVNAME --revision REV_NUMBER

上面命令可以将特定环境还原到特定rev版本


conda install --yes PKG1 PKG2

无需用户确认, 直接安装PKG1和PKG2

编写脚本来操作conda时好用, 这样conda不会停下来等待用户确认了


conda install conda-forge::PKGNAME

从频道conda-forge里安装包PKGNAME到环境


conda install PKGNAME==3.1.4

安装指定版本的包到环境


conda install “PKGNAME[version=‘3.1.2|3.1.4’]”

安装3.1.2或3.1.4版本的包到环境


conda install “PKGNAME>2.5,<3.2”

安装版本号大于2.5并小于3.2的某个版本到环境


conda update --all --name ENVNAME

升级ENVNAME环境里的所有包

conda update -n base conda

升级conda到最新版本

conda update anaconda

升级所有包到最新的Anaconda支持的版本

但是同时会兼顾兼容性和稳定性, 不一定真的是最新的


conda uninstall PKGNAME --name ENVNAME

从ENVNAME环境里删掉PKGNAME包


conda clean --all

删除所有未被使用的缓存文件(包括没有使用的包)


conda remove --name ENVNAME --all

整个删除某个环境


⚓️.condarc 文件详解 📑

官方指引 : Using the .condarc conda configuration file — conda 4.8.5.post110+a7bb8d53 documentation

⚓️更多资源 💽

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