Anaconda是个什么东东？

　　 2020/5/18

一、Anaconda 有什么用？

　　是一个安装、管理python相关包的软件，还自带python、Jupyter Notebook、Spyder，有管理包的conda工具，非常有用。

二、如何安装Anaconda？

　　很简单：

　　　　1、去官网https://www.anaconda.com/products/individual下载安装文件，不到500M。

　　　　2、双击安装。可以参考  http://www.360doc.com/content/20/0511/06/29876786_911481951.shtml  具体细节。

　　　　3、安装完成。

三、pip 和 conda 的区别

　　　　我简单的理解：

　　　　pip 是在python 环境中管理python包的工具

　　　　conda 是在conda环境中管理python包和其它包（例如C语言包）的工具

　　　　二者是不同的东西，不可以混用，它们安装的东西不在一个地方。

四、conda 常用的命令   （在终端中使用这些命令。打开图形界面AnacondaNavigator ，左侧Environment，点击小三角形，选中Open Terminal）

　　　　conda --version  　　 #查看conda版本，验证是否安装

　　　　conda update conda 　　#更新至最新版本，也会更新其它相关包

　　　　conda update  --all　　#更新所有包

　　　　conda update name　　#更新指定的包

　　　　conda create -n env_name package_name #创建名为env_name的新环境，并在该环境下安装名为package_name 的包，可以指定新环境的版本号，例如：conda create -n python2 python=python2.7 numpy pandas，创建了python2环境，python版本为2.7，同时还安装了numpy pandas包

　　　　activate env_name　　#切换至env_name 环境

　　　　deactivate   name　　#退出环境（返回默认环境）

　　　　conda info -e　　#显示所有已经创建了的环境

　　　　conda create --name new_env_name --clone old_env_name #复制old_env_name为new_env_name

　　　　conda remove --name env_name –all #删除环境

　　　　conda list #查看所有已经安装的包

　　　　conda install package_name #在当前环境中安装包

　　　　conda install --name env_name package_name #在指定环境中安装包

　　　　conda remove -- name env_name package #删除指定环境中的包

　　　　conda remove package #删除当前环境中的包　

　　　　conda env list 　　#查看所有的环境　

　　　　conda env export > environment.yaml // 导出当前环境的包信息

　　　　conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境

五、python 虚拟环境

　　　　 1）什么是虚拟环境？

　　　　　　　把一部分内容独立出来，称之为容器。在容器中，安装我们自己想要的东西，比如不容版本的依赖包。各容器之间相互独立，互不影响。

　　　　　　　比如下载完 Anaconda 之后，默认的就是 base 环境。

　　　　2）为什么要用虚拟环境？

　　　　　　　因为在开发当中，我们需要根据不同的需求，下载不同的框架库，或者不同的版本。有了虚拟环境，我们可以为

不同的项目配置不同的运行环境，这样多个项目可以同时运行。

　　　　3）如何使用虚拟环境？

　　　　　　　创建、激活、退出、删除。详见上面的命令，不再赘述。

　　　　　　　注：新创建的环境除了python自带的一些官方包之外是没有其它包的，是一个比较干净的环境。例如我们可以在终端输入 python 打开 python的解释器试一下：

　　　　　　　

　　接下来我们可以在此环境中使用上述命令安装和卸载第三方包。

　　补充：Anaconda 所谓的创建虚拟环境，实际上就是在本地安装了一个真实的python环境，具体位置就在下面这个文件夹里

　　　　　　

　　我们可以使用conda 命令随意切换当前的python 环境，使用不同版本的解释器和不同版本的包去运行python脚本。

六、Anaconda 与 pyCharm 连接

在工作环境中我们会集成开发环境去编码, 这里推荐JB公司的pycharm, 而pycharm也能很方便的和anaconda的虚拟环境结合

在Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的python.exe解释器就行了

　　　　　　

比如你要在learn环境中编写程序, 那么就修改为D:\Software\Anaconda\envs\learn, 可以看到这时候下面的依赖包也变成了learn环境中的包了.

接下来我们就可以在pycharm中愉快的编码了.