初學python者自學anaconda的正確姿勢是什麼？？

01-03

我是一個python的初學者，苦於裝各種各樣的module裝了anaconda（py36），結果進了一個更大的坑。我不知道如何去區分各種各樣的庫，受累於查找的苦。特在此請教各位大神

Anaconda 解決了官方 Python 的兩大痛點。

第一：提供了包管理功能，Windows 平台安裝第三方包經常失敗的場景得以解決，
第二：提供環境管理的功能，功能類似 Virtualenv，解決了多版本Python並存、切換的問題。

熟悉使用 Anaconda 只需花10分鐘就能掌握

下載 Anaconda

直接在官網下載安裝包，選擇 Python3.6 的安裝包進行下載，下載完成後直接安裝，安裝過程選擇默認配置即可，大約需要1.8G的磁碟空間。

conda 工具介紹

conda 是 Anaconda 下用於包管理和環境管理的工具，功能上類似 pip 和 vitualenv 的組合。安裝成功後 conda 會默認加入到環境變數中，因此可直接在命令行窗口運行命令 conda

conda 的環境管理與 virtualenv 是基本上是類似的操作。

# 查看幫助 conda -h # 基於python3.6版本創建一個名字為python36的環境 conda create --name python36 python=3.6 # 激活此環境 activate python36 source activate python36 # linux/mac # 再來檢查python版本，顯示是 3.6 python -V # 退出當前環境 deactivate python36 # 刪除該環境 conda remove -n python36 --all # 或者 conda env remove -n python36

# 查看所以安裝的環境 conda info -e python36 * D:ProgramsAnaconda3envspython36 root D:ProgramsAnaconda3

conda 的包管理功能可 pip 是一樣的，當然你選擇 pip 來安裝包也是沒問題的。

# 安裝 matplotlib conda install matplotlib # 查看已安裝的包 conda list # 包更新 conda update matplotlib # 刪除包 conda remove matplotlib

在 conda 中 anything is a package。conda 本身可以看作是一個包，python 環境可以看作是一個包，anaconda 也可以看作是一個包，因此除了普通的第三方包支持更新之外，這3個包也支持。比如：

# 更新conda本身 conda update conda # 更新anaconda 應用 conda update anaconda # 更新python，假設當前python環境是3.6.1，而最新版本是3.6.2，那麼就會升級到3.6.2 conda update python

修改鏡像地址

Anaconda 的鏡像地址默認在國外，用 conda 安裝包的時候會很慢，目前可用的國內鏡像源地址有清華大學的。修改 ~/.condarc (Linux/Mac) 或 C:Users當前用戶名.condarc (Windows) 配置：

channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - defaults show_channel_urls: true

如果使用conda安裝包的時候還是很慢，那麼可以考慮使用pip來安裝，同樣把 pip 的鏡像源地址也改成國內的，豆瓣源速度比較快。修改 ~/.pip/pip.conf (Linux/Mac) 或 C:Users當前用戶名pippip.ini (Windows) 配置：

[global] trusted-host = pypi.douban.com index-url = http://pypi.douban.com/simple

原文：Anaconda 入門安裝教程 - FooFish

事實上Anaconda 和 Jupyter notebook已成為數據分析的標準環境。

簡單來說，Anaconda是包管理器和環境管理器，Jupyter notebook 可以將數據分析的代碼、圖像和文檔全部組合到一個web文檔中。

接下來我詳細介紹下Anaconda，並在最後給出Jupyter notebook：

1.Anaconda是什麼？

2.如何安裝？

3. 如何管理包？

4.如何管理環境？

5.Jupyter notebook如何快速上手？

不過在開始前我需要強調下，下面的步驟你要親自跟著敲一遍並在自己的電腦上實踐。雖然下面你會遇到很多命令，給了誰都記不住的。但是別怕，也別中途放棄，因為你沒必要記住命令，因為當你在後面學習數據分析用的多了，自然就記住了，記不住也沒關係，學會在哪查找就可以了。你只需要跟著上面步驟操作下，並理解了每一步是幹什麼的就可以了。後面遇到要做的事情，忘記了回頭查這個文檔就可以了。

1.Anaconda是什麼？

Anaconda在英文中是「蟒蛇」，麻辣雞（Nicki Minaj妮琪·米娜）有首歌就叫《Anaconda》，表示像蟒蛇一樣性感妖嬈的身體。

所有你看下面Anaconda的圖標就像一個收尾互相咬住的「蟒蛇」。

你可能已經安裝了 Python，那麼為什麼還需要 Anaconda？有以下3個原因：

1）Anaconda 附帶了一大批常用數據科學包，它附帶了 conda、Python 和 150 多個科學包及其依賴項。因此你可以立即開始處理數據。

2）管理包

Anaconda 是在 conda（一個包管理器和環境管理器）上發展出來的。

在數據分析中，你會用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的幫助你在計算機上安裝和管理這些包，包括安裝、卸載和更新包。

3）管理環境

為什麼需要管理環境呢？

比如你在A項目中用了 Python 2，而新的項目B老大要求使用Python 3，而同時安裝兩個Python版本可能會造成許多混亂和錯誤。這時候 conda就可以幫助你為不同的項目建立不同的運行環境。

還有很多項目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同時安裝兩個 Numpy 版本，你要做的應該是，為每個 Numpy 版本創建一個環境，然後項目的對應環境中工作。這時候conda就可以幫你做到。

2. 如何安裝Anaconda？

Anaconda 可用於多個平台（ Windows、Mac OS X 和 Linux）。你可以在下面地址上找到安裝程序和安裝說明。根據你的操作系統是32位還是64位選擇對應的版本下載。

（Anaconda已經不支持Windows XP；同時查看自己電腦是32位還是64位，不要裝錯了。）

官網地址：https://www.continuum.io/downloads

（如果官網地址網速太慢無法下載。可以從國內清華大學開源軟體鏡像站進行下載並配置鏡像。

下載地址 Index of /anaconda/archive/

直接在下面地址頁面拉到最下面找最新版的Anaconda2或Anaconda3）

Anaconda 的下載文件比較大（約 500 MB），因為它附帶了 Python 中最常用的數據科學包。

如果計算機上已經安裝了 Python，安裝不會對你有任何影響。實際上，腳本和程序使用的默認 Python 是 Anaconda 附帶的 Python。

注意：如果你是windows 10系統，注意在安裝Anaconda軟體的時候，右擊安裝軟體→選擇以管理員的身份運行。

完成安裝後，如果你是在windows上操作，按下面圖打開 Anaconda Prompt （或者 Mac 下的終端），後面我會將Anaconda Prompt統一稱為「終端」。

注意：如果你是windows 10系統，按下圖操作

可以在終端或命令提示符中鍵入 conda list，以查看你安裝的內容。

PS:如果按上面操作後在Anaconda Prompt中都無法使用Conda命令，按以下順序的解決辦法來嘗試（正常使用的朋友忽略這一步，繼續往下）：

1）檢查你是否原來安裝過Python，如果安裝過請徹底刪除Python（同時要刪除環境變數）後重裝Anaconda

2）檢查自己是否將Conda命令添加到了環境變數，操作方法如下：

數據分析之第一坑解決-- conda不是內部或者外部命令報錯

3）確保你的Anaconda安裝路徑不包含中文或其他非英語常用字元；

4）經過以上步驟還是沒有任何改善，請卸載Anaconda重裝一遍；

如果Anaconda Prompt中可以使用conda命令，接著下面繼續操作。

為了避免後面使用報錯，你需要先更新下所有包。在終端輸入更新所有包的命令：

conda upgrade --all

並在提示是否更新的時候輸入 y（Yes）讓更新繼續。初次安裝下的軟體包版本一般都比較老舊，因此提前更新可以避免未來不必要的問題。

如果運行以上命令或者安裝包報錯：

可以用下面的解決辦法：

在終端中運行以下命令：

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

conda config --set show_channel_urls yes

如果命令行方法添加不上，可以在「notebook工作文件夾」找到文件.condarc，

什麼是你的「notebook工作文件夾」呢？

默認情況下，是你啟動Anaconda Prompt終端中的那個文件夾，比如我電腦上是下面這個文件夾：

打開該文件夾，修改文件內容如下：

（如果沒有找到.condarc，用notepad++軟體在「notebook工作文件夾」下新建一個該文件即可，並添加以下內容）

為了方便，你可以將下面部分直接複製到上面的文件中：

channels:

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

- defaults

show_channel_urls: yes

3. 如何管理包？

安裝了 Anaconda 之後，就可以很方便的管理包了（安裝，卸載，更新）。

1）安裝包

在終端中鍵入：

conda install package_name。

例如，要安裝 pandas，在終端中輸入：

conda install pandas

你還可以同時安裝多個包。類似 conda install pandas numpy 的命令會同時安裝所有這些包。還可以通過添加版本號（例如 conda install numpy=1.10）來指定所需的包版本。

conda 還會自動為你安裝依賴項。例如，scipy 依賴於 numpy，因為它使用並需要 numpy。如果你只安裝 scipy (conda install scipy)，則 conda 還會安裝 numpy（如果尚未安裝的話）。

2）卸載包

在終端中鍵入：

conda remove package_names

上面命令中的package_names是指你要卸載包的名稱，例如你想卸載pandas包：conda remove pandas

3）更新包

在終端中鍵入：

conda update package_name

如果想更新環境中的所有包（這樣做常常很有用），使用：conda update --all。

4）列出已安裝的包

命令：conda list。

例如我已經成功安裝了numpy和pandas這兩個常用的包。

如果不知道要找的包的確切名稱，可以嘗試使用 conda search search_term 進行搜索。例如，我知道我想安裝numpy，但我不清楚確切的包名稱。我可以這樣嘗試：conda search num。

4.如何管理環境？

conda 可以為你不同的項目建立不同的運行環境。

0）安裝nb_conda用於notebook自動關聯nb_conda的環境。

1）創建環境

在終端中使用:

conda create -n env_name package_names。

上面的命令中，env_name 是設置環境的名稱（-n 是指該命令後面的env_name是你要創建環境的名稱），package_names 是你要安裝在創建環境中的包名稱。

例如，要創建環境名稱為 py3 的環境並在其中安裝 numpy，在終端中輸入 conda create -n py3 pandas。

2）創建環境時，可以指定要安裝在環境中的 Python 版本

當你同時使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代碼時這很有用。要創建具有特定 Python 版本的環境，例如創建環境名稱為py3，並安裝最新版本的Python3在終端中輸入：

conda create -n py3 python=3

或也可以這樣創建環境名稱為py2，並安裝最新版本的Python2：

conda create -n py2 python=2

因為我做的項目不同，有時候會用到Python2，還有時候會用到Python3。所以我在自己的計算機上創建了這兩個環境，並分別取了這樣的環境名稱：py2,py3。這樣我可以根據不同的項目輕鬆使用不同版本的python。

如果你要安裝特定版本（例如 Python 3.6），請使用 conda create -n py python=3.6

3）進入環境

在 Windows 上，你可以使用 activate my_env進入。在 OSX/Linux 上使用 source activate my_env 進入環境。

進入環境後，你會在終端提示符中看到環境名稱，下面圖片是我進入py3的環境（這裡的py3是我上面創建環境時自己起的名稱，你可以起個自己喜歡的名稱）。

進入環境後，我可以用conda list 查看環境中默認安裝的幾個包：

在環境中安裝包的命令與前面一樣：conda install package_name。

不過，這次你安裝的特定包僅在你進入環境後才可用。

3）離開環境

在 Windows 上，終端中輸入： deactivate。

在 OSX/Linux 上輸入： source deactivate。

4）共享環境

共享環境非常有用，它能讓其他人安裝你的代碼中使用的所有包，並確保這些包的版本正確。比如你開發了一個藥店數據分析系統，你要提交給項目部署系統的王二狗來部署你的項目，但是王二狗並不知道你當時開發時使用的是哪個python版本，以及使用了哪些包和包的版本。這怎麼辦呢？

你可以在你當前的環境中終端中使用 conda env export &> environment.yaml 將你當前的環境保存到文件中包保存為YAML文件（包括Pyhton版本和所有包的名稱）。

命令的第一部分 conda env export 用於輸出環境中的所有包的名稱（包括 Python 版本）。

在「notebook工作文件夾」下（及你在終端中上圖的路徑）可以看到導出的環境文件：

在 GitHub 上共享代碼時，最好同樣創建環境文件並將其包括在代碼庫中。這能讓其他人更輕鬆地安裝你的代碼的所有依賴項。

導出的環境文件，在其他電腦環境中如何使用呢？

首先在conda中進入你的環境，比如activate py3

然後在使用以下命令更新你的環境：

conda env update -f=/path/to/environment.yml

對於不使用 conda 的用戶，我通常還會使用 pip freeze &> environment.txt 將一個 txt文件導出並包括在其中。

具體見這裡：https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_freeze/

舉個例子你可能更容易理解這個使用場景：

首先，我在自己的電腦上在conda中將項目的包導出成environment.txt 文件：

然後我將該文件包含在項目的代碼庫中，其他項目成員即使在他的電腦上沒有安裝conda也可以使用該文件來安裝和我一樣的開發環境：

他在自己的電腦上進入python命令環境，然後運行以下命令就可以安裝該項目需要的包：

pip install -r /path/requirements.txt

其中/path/requirements.txt是該文件在你電腦上的實際路徑。

5）列出環境

我有時候會忘記自己創建的環境名稱，這時候用 conda env list 就可以列出你創建的所有環境。

你會看到環境的列表，而且你當前所在環境的旁邊會有一個星號。默認的環境（即當你不在選定環境中時使用的環境）名為 root。

6）刪除環境

如果你不再使用某個環境，可以使用 conda env remove -n env_name 刪除指定的環境（在這裡環境名為 env_name）。

最後重新再強調下，不要被上面的命令嚇到。雖然上述命令多，給了誰都記不住的。後面你跟著我在知乎上多做項目，用的多了自然記住了。你只需要跟著上面步驟操作下，並理解了每一步是幹什麼的就可以了。後面遇到要做的事情，忘記了回頭查這個文檔就可以了。

conda的官方文檔：https://conda.io/docs/user-guide/tasks/index.html

按照上面的步驟你親自操作一遍後，你已經學會了Anaconda，並安裝好你的數據分析Pyhton環境了，接下來你就可以愉快的使用Jupyter notebook來做數據分析了：猴子：jupyter notebook 可以做哪些事情？

常見問題匯總：

1.conda不是內部命令

完成安裝後，如果你是在windows上操作，需要按下面圖打開 Anaconda Prompt （或者 Mac 下的終端），後面我會將Anaconda Prompt統一稱為「終端」。

學習Python是一個漫長的過程。

Anaconda是一個非常好用Python學習工具，可以參考最省心的Python版本和第三方庫管理--初探Anaconda - 知乎專欄。

題主你說「 我不知道如何去區分各種各樣的庫 」，是什麼意思呢？

學習爬蟲會用到requests、BeautifulSoup4、lxml、Scrapy等等，數據分析Numpy、Pandas等，深度學習有TensorFlow、Theano等，開發有Django、Flask等等。

你有什麼需求就去使用什麼庫，不知道庫的名字怎麼辦。Google「Python+你的需求」

知乎首答。

學習python一段時間，最開始是在ubuntu系統下，搭載環境變數就讓我很是頭疼，搞了好長時間才搞好，後來又是安裝各種庫，確實很麻煩。

後來還是用不慣ubuntu，轉到windows系統下。開始知道並使用anaconda。相見恨晚啊。至於你說區分各種庫我覺得沒必要吧。你想把python所有的庫都明白短時間也很困難吧。我就說說我的做法吧。

我們開始需要的一些初級包，anaconda已經都有了，不需要我們在操心了。

下載地址： https://www.continuum.io/downloads

在安裝的過程中，注意勾選環境變數

後續在學習中，肯定會有一些庫是anaconda所沒有的，這就需要你自己安裝了。根據目前我遇到的情況，我總結了大概有三種安裝方式。

1、pip install 庫名
2、有時候庫名會存在問題，這時可以下載輪子
網址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
找到你要的庫的輪子，下載下來，放進文件夾，cmd進入文件夾目錄後
pip install 庫（輪子名）
3、有時，這兩種方法都不行，有的庫安裝很麻煩，說你缺各種東西，像lxml,h5py,cartopy等等，這時候就可以用conda install
網址：https://anaconda.org/
找到庫之後，下方有一個安裝命令，直接複製，cmd輸入命令安裝就行

後續就是自己學習了。可以看網上的教程和書籍。我仔細看過的有廖雪峰老師的教程，還有

Crossin的編程教室這個。知乎上也有Crossin老師的專欄。還有就是一些論壇和博客。對了，還有實驗樓也特別好。

至於你說的區分庫，我覺得沒有必要吧，只要能實現你的功能，就是好庫。等水平上來了，這些事也就自然知道了。

覺得python很酷，爬蟲用起來很爽。life is short, you need python.

你是初學者，先別管第三方庫，先學基礎語法和自帶的常用庫。

初學Python先慢慢學好基礎，現在幹嘛要折騰那些東西呢?

初學python先把python語言本身學好；

接下來根據你要完成什麼工作再去安裝、學習特定的包；

安裝就用conda或者pip，使用就import；

你把一個包就理解成完成特定任務的一個軟體就好了，根據你要完成的任務的不同選擇不同的軟體，就這麼簡單。

至於anaconda，默認給你安裝好了做數據分析要用到的各種軟體，也就是包，如果滿足不了你的需求，再安裝其他的就可以了。

除此之外還有環境管理的功能，目前你先不用考慮。

本人也是新學Python。MIT的公開課是強烈建議用Anaconda的。

著作權歸作者所有。

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作者：無情煙灰有情人

鏈接：anaconda python 怎麼使用

來源：百度知道

1、安裝anaconda
之前什麼都不需要安裝，直接在官網下載anaconda，我下載的是Python2.7，32位的。
下載好文件後，直接雙擊安裝，可以自己選定安裝位置。
安裝完anaconda，就相當於安裝了Python、IPython、集成開發環境Spyder、一些包等等。
2、Python（shell）
這個和我們直接安裝Python得到的Python shell用法一樣。當然由於安裝了anaconda，所以在這裡好多包我們都可以使用了。
3、IPython
3.1 IPython(shell)
我們可以直接點擊打開，也可以像下面這樣在命令提示符中輸入ipython
這個和我們pip install ipython安裝的ipython用法一樣。
3.2 Ipython QTConsole
直接點擊打開，
3.3 IPython Notebook
我們直接點擊打開，或者在命令提示符中輸入ipython.exe notebook。
4、Spyder（IDE）
4.1 Spyder
Spyder的最大優點就是模仿MATLAB的「工作空間」。
直接點擊打開：
4.2 其他的IDE使用anaconda
由於安裝完anaconda就自帶了Spyder集成開發環境了，所以不需要任何配置可以直接使用，但是其他你自己安裝的IDE要想使用anaconda需要配置。
配置的方法我們可以去官網了解。下面我們以Pycharm為例。
其實如果anaconda在Pycharm之前安裝，那麼遇到解釋器選擇的時候會有一個選項，我們直接選擇就OK了。如果在Pycharm之後安裝，我們只需要手動設置一下Pycharm所用的解釋器就行了。
5、安裝包
其實安裝完anaconda後，基本上就把我們常用的部分包安裝好了，但是畢竟只是安裝了一小部分（我們可以去官網查看安裝了哪些包），還有一部分需要我們自己來安裝。
查看已經安裝的包我們可以在命令提示符中輸入pip list或者用anaconda自帶的包管理器conda（conda list）。
5.1 pip 或conda安裝
我們可以在命令提示符中輸入pip install 包名，或者conda install 包名。conda和pip的用法基本上一致（更新？卸載？還不確定）。但是我們使用conda安裝的時候不僅會安裝當前你要安裝的包還會提示更新其他已經安裝過的包，所以我基本上都是直接用pip安裝。
5.2 文件安裝
pip或conda不能安裝的話，我們就下載文件安裝，比如exe文件（雙擊安裝）或者whl文件（pip安裝）等等。
6、anaconda自帶的命令窗口
上面我們說的命令提示符基本上都是在系統盤上的操作。其實anaconda自帶一個命令窗口。直接點擊打開
所有可以在「命令提示符」中運行的都可以在這裡運行，只不過文件的路徑改變了而已。就比如我們在這兩個命令窗口中分別輸入ipython.exe notebook，默認的文件.ipynb存儲在不同的位置。

還是下一個吧，至少頭沒那麼痛

順帶問一個問題，通過anaconda安裝的python，如何在sublimetext3中配置python的代碼提示功能