[Python-環境] Anaconda環境部署

1.Anaconda 的作用

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。

2.Anaconda 與 pip的區別

1.pip 是從PyPI上直接下載，他僅僅是簡單地下載而已，不能包含某些包必要的依賴文件

2.Conda 沒有語言限制，可以構建和管理任何語言的任何類型的軟體，這其中也包括Python。conda旨在管理任何軟體堆棧中的包和依賴關係，其安裝過程中，會提示哪些包與當前所要安裝的包之間有依賴關係，並且會自動安裝和更新，用起來會更靠譜。

3.Anaconda 的安裝

Anaconda 安裝包可以到清華大學開源軟體鏡像站 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下載。

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。

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

1）配置 Anaconda 倉庫的TUNA鏡像:

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


即可添加 Anaconda Python 免費倉庫。

2）更新 Anaconda 預裝的包

在終端輸入更新所有包的命令：

conda upgrade --all


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。

4.Anaconda 管理包

1）安裝包

conda install package_name[=version]

conda install pandas[=1.10]


2）卸載包

conda remove package_names

conda remove pandas


3）更新包

conda update package_name

conda update --all


4）列出已安裝的包

conda list


5）搜索未安裝的包

conda search search_term

conda search pan（pandas)


5.Anaconda 管理環境

1）創建環境

conda create -n env_name package_names

conda create -n work pyserial


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。

2）創建指定 Python 版本的環境

conda create -n py3 python=3

conda create -n py2 python=2


3）進出環境

Windows: activate my_env OSX/Linux: source activate my_env

Windows: deactivate OSX/Linux: source deactivate


4）共享環境

4.1 導出環境

conda env export > environment.yaml


命令將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）。

4.2 使用環境

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：

#其中-f表示你要導出文件在本地的路徑，所以/path/to/environment.yml要換成你本地的實際路徑

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


對於使用 pip 的用戶:

pip freeze > environment.txt 導出環境

pip install -r /path/requirements.txt 使用環境


5）列出環境

conda env list


6）刪除環境

conda env remove -n env_name

conda env remove -n work


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