Anaconda多版本和環境下python的不同配置操作方法

下面小編就為大家帶來一篇Anaconda多環境多版本python設定操作方法。小編覺得蠻不錯的，現在就分享給大家，也給大家做個參考。一起跟著小編過來看看吧

conda測試指南

在開始這個conda測試之前，你應該已經下載並安裝好了Anaconda或Miniconda

注意：在安裝之後，你應該關閉並重新開啟windows命令列。

一、Conda測試流程：

使用conda。首先我們將要確認你已經安裝了conda

設定環境。下一步我們將透過建立幾個環境來展示conda的環境管理功能。讓你更輕鬆的了解環境的一切。我們將學習如何確認你在哪個環境中，以及如何做複製一個環境作為備份。

測試python。然後我們將檢查哪一個版本的python可以被安裝，以及安裝另一個版本的python，還有在兩個版本的python之間的切換。

檢查套件。我們將1)羅列出安裝在我們電腦上的包，2)瀏覽可用的包，3)使用conda install指令來來安裝以及移除一些包。對於一些不能使用conda安裝的包，我們將4)在Anaconda.org網站上搜尋。對於那些在其它位置的包，我們將5)使用pip命令來實現安裝。我們也會安裝一個可以免費試用30天的商業包IOPro

移除包、環境以及conda.我們將以學習刪除你的包、環境以及conda來結束這次測試。

二、完整過程

提示：在任何時候你可以透過在指令後邊跟上--help來獲得該指令的完整文件.例如，你可以透過以下的指令來學習conda的update指令。

conda update --help

1. 管理conda：

Conda既是一個套件管理器又是一個環境管理器。你肯定知道套件管理器，它可以幫你發現和查看套件。但是如果當我們想要安裝一個包，但是這個包只支援跟我們目前使用的python不同的版本。你只需要幾行指令，就可以搭建一個可以運行另外python版本的環境。 ，這就是conda環境管理器的強大功能。

提示：無論你使用Linux、OS X或Windows命令列工具，在你的命令列終端機conda指令都是一樣的，除非有特別說明。

檢查conda已經被安裝。

為了確保你已經在正確的位置安裝好了conda，讓我們來檢查你是否已經成功安裝了Anaconda。在你的命令列終端機窗口，輸入如下程式碼：

conda --version

Conda會回你安裝Anaconda軟體的版本。

提示：如果你看到了錯誤訊息，檢查你是否在安裝過程中選擇了僅為目前使用者按安裝，並且是否以相同的帳戶來操作。確保用同樣的帳戶登入安裝了之後重新開啟命令列終端機視窗。

升級目前版本的conda

接下來，讓我們透過使用如下update指令來升級conda：

conda update conda

#conda將會比較新舊版本並且告訴你哪一個版本的conda可以被安裝。它也會通知你伴隨這次升級其它包同時升級的情況。

如果新版本的conda可用，它會提示你輸入y進行升級.

proceed ([y]/n)? y

conda更新到最新版後，我們將進入下一個主題。

2. 管理環境。

現在我們透過創建一些環境來展示conda的環境操作，然後移動它們。

建立並啟動一個環境

使用conda create指令，後邊跟上你希望用來稱呼它的任何名字：

conda create - -name snowflake biopython

這條指令將會為biopython套件創造一個新的環境，位置在/envs/snowflakes

小技巧：很多跟在--後方常用的指令選項，可以被略寫為一個短線加命令首字母。所以--name選項和-n的作用是一樣的。透過conda -h或conda –-help來看大量的縮寫。

啟動這個新環境

Linux，OS X: source activate snowflakes
Windows：activate snowflake`

小技巧：新的開發環境會被預設安裝在你conda目錄下的envs檔案目錄下。你可以指定一個其他的路徑；去透過conda create -h了解更多。

小技巧：如果我們沒有指定安裝python的版本，donda會安裝我們原本安裝conda時所裝的那個版本的python。

建立第二個環境

這次讓我們來建立並命名一個新環境，然後安裝另一個版本的python以及兩個套件 Astroid 和 Babel。

conda create -n bunnies python=3 Astroid Babel

這將建立第二個基於python3 ，包含Astroid 和Babel 包，稱為bunnies的新環境，在/envs/bunnies文件夾裡。

小技巧：同時安裝你想在這個環境中運行的包，

小提示：在你創建環境的同時安裝好所有你想要的包，在後來依次安裝可能會導致依賴性問題（貌似是，不太懂這個術語怎麼翻）。

小技巧：你可以在conda create指令後邊附加跟多的條件，鍵入conda create –h 查看更多細節。

列出所有的環境

現在讓我們來檢查截至目前你所安裝的環境，使用conda environment info 指令來檢視它:

conda info --envs

你將會看到以下的環境清單：

conda environments:

 snowflakes          * /home/username/miniconda/envs/snowflakes

 bunnies              /home/username/miniconda/envs/bunnies

 root    

# #你現在處於哪個環境呢？ snowflakes還是bunnies？想要確定它，輸入下面的程式碼：conda info -envis

conda將會顯示所有環境的列表，目前環境會顯示在一個括號內。

(snowflakes)

注意：conda有時也會在目前活動的環境前邊加上*號。

切換到另一個環境(activate/deactivate)

#為了切換到另一個環境，​​鍵入下列指令以及所需環境的名字。 Linux，OS X: source activate snowflakes

Windows：activate snowflakes

如果要從你目前工作環境的路徑切換到系統根目錄時，鍵入：

Linux，OS X: source deactivate

Windows: deactivate

當環境不再活動時，將不再事先顯示。

複製一個環境

透過複製來複製一個環境。這兒將透過克隆snowfllakes來創建一個稱為flowers的副本。 conda create -n flowers --clone snowflakes

透過conda info –-envs來檢查環境

你現在應該可以看到一個環境列表：flowers, bunnies, and snowflakes.

刪除一個環境

如果你不想要這個名為flowers的環境，就按照以下方法移除該環境： conda remove -n flowers --all

為了確定這個名為flowers的環境已經被移除，輸入以下指令：

conda info -e

flowers 已經不再在你的環境清單裡了，所以我們知道它被刪除了。

conda remove -h

3. 管理Python

conda對Python的管理跟其他套件的管理類似，所以可以很輕鬆地管理和升級多個安裝。

檢查python版本

首先讓我們檢查那個版本的python可以被安裝：conda search --full --name python

你可以使用conda search python來看到所有名字中含有「python」的套件或加上--full --name指令選項來列出完全與「python」相符的套件。

安裝一個不同版本的python

現在我們假設你需要python3來編譯程序，但是你不想覆蓋掉你的python2.7來升級，你可以創建並啟動一個名為snakes的環境，並透過下面的指令來安裝最新版本的python3：conda create -n snakes python=３

·Linux，OS X：source activate snakes

·Windows： activate snakes

小提示：給環境取一個很形象的名字，例如「Python3」是很明智的，但並不有趣。

確定環境新增成功

為了確保snakes環境已經被安裝了，鍵入以下指令：conda info -e

conda會顯示環境列表，目前活動的環境會被括號括起來（snakes）

#檢查新的環境中的python版本

確保snakes環境中運行的是python3：python --version

使用不同版本的python

為了使用不同版本的python，你可以切換環境，透過簡單的啟動它就可以，讓我們看看如何返回預設2.7·Linux，OS X: source activate snowflakes

·Windows：activate snowflakes

檢查python版本：

確保snowflakes環境中仍然在執行你安裝conda時安裝的那個版本的python。 python --version

註銷該環境

當你完成了在snowflakes環境中的工作室，註銷掉該環境並轉換你的路徑到先前的狀態：·Linux，OS X：source deactivate

·Windows：deactivate

4.管理套件

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現在讓我們來示範套件。我們已經安裝了一些套件（Astroid，Babel和一些特定版本的python），當我們創建一個新環境時。我們檢查我們已經安裝了那些包，檢查哪些是可用的，尋找特定的包並安裝它。接下來我們在Anconda.org倉庫中尋找並安裝一些指定的包，用conda來完成更多pip可以實現的安裝，並安裝一個商業包。

查看該環境中套件和其版本的清單：

使用這條命令來查看哪個版本的python或其他程式安裝在了該環境中，或者確保某些套件已經被安裝了或被刪除了。在你的終端機視窗中輸入：

conda list

使用conda指令查看可用套件的列表

一個可用conda安裝的套件的列表，依照Python版本分類，可以從這個位址取得：

http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html

找一個套件

首先讓我們來檢查我們需要的這個包是否可以透過conda來安裝：

conda search beautifulsoup4

它展示了這個包，所以我們知道它是可用的。

安裝一個新套件

我們將在目前環境中安裝這個Beautiful Soup包，使用conda指令如下；

conda install --name bunnies beautifulsoup4

提示：你必須告訴conda你要安裝環境的名字（-n bunies）否則它將會被安裝到目前環境中。

現在啟動bunnies環境，並且用conda list來顯示哪些程式被安裝了。

·Linux，OS X：source activate bunnies
·Windows：activate bunnies

所有的平台：

conda list

#從Anaconda.org安裝一個套件

如果一個套件不能使用conda安裝，我們接下來將在Anaconda.org網站上找到。 Anaconda.org向公開和私有套件倉庫提供套件管理服務。 Anaconda.org是一個連續分析產品。

提示：你在Anaconda.org下載東西的時候不強制要求註冊。

為了從Anaconda.org下載到目前的環境中，我們需要透過指定Anaconda.org為一個特定通道，透過輸入這個套件的完整路徑來實現。

在瀏覽器中，去 http://anaconda.org 網站。我們找一個叫做「bottleneck」的包，所以在左上角的叫「Search Anaconda Cloud」搜尋框中輸入「bottleneck」並點選search按鈕。

Anaconda.org上會有超過一打的bottleneck套件的版本可用，但是我們想要那個被下載最頻繁的版本。所以你可以透過下載量來排序，透過點擊Download欄。

點擊套件的名字來選擇最常被下載的套件。它會連結到Anaconda.org詳情頁顯示下載的具體命令：

conda install --channel https：//conda .anaconda.ort/pandas bottleneck

#檢查被下載的套件

conda list

透過pip指令來安裝套件

對於那些無法透過conda安裝或從Anaconda.org取得的包，我們通常可以用pip（“pip install packages”的簡稱）來安裝包。

提示： pip只是一個套件管理器，所以它不能為你管理環境。 pip甚至不能升級python，因為它不像conda一樣把python當作套件來處理。但是它可以安裝一些conda安裝不了的包，和vice versa（此處不會翻譯）。 pip和conda都整合在Anaconda或miniconda裡邊。

我們啟動我們想要放置程式的環境，然後透過pip安裝一個叫做「See」的程式。

·Linux，OS X： source activate bunnies
·Windows：activate bunnies

所有平台：

pip install see

#檢查pip安裝

檢查See是否已安裝：

conda list

安裝商業包

安裝商業包與你安裝其他的套件的過程異常。舉個例子，讓我們安裝並刪除一個更新的商業包的免費試用IOPro，可以加速你的python處理速度：

conda install iopro

提示：除了學術使用，該版本在30天後試用期滿

你現在可以安裝以及檢查你想用conda安裝的任何包，無論使用conda命令、從Anaconda.org下載或使用pip安裝，無論開源軟體還是商業包。

5. 移除套件、環境、或conda

#如果你願意的話。讓我們透過移除一個或多個試驗包、環境以及conda來結束這次測試指引。

移除套件

假設你決定不再使用商業套件IOPro。你可以在bunnies環境中移除它。

conda remove -n bunnies iopro

確認套件已經移除

使用conda list指令來確認IOPro已經被移除了

conda list

移除環境

我們不再需要snakes環境了，所以輸入以下指令：

conda remove -n snakes --all

確認環境移除

為了確認snakes環境已經移除了，輸入以下指令：

 conda info - -envis

snakes不再顯示在環境列表裡了，所以我們知道它已經被刪除了

刪除conda

Linux，OS X：

移除Anaconda 或Miniconda 安裝資料夾

rm -rf ~/miniconda OR  rm -rf ~/anaconda

Windows：

##去控制面板，點選「新增或刪除程式”，選擇“Python2.7（Anaconda）”或“Python2.7（Miniconda）”並點選刪除程式。

以上是Anaconda多版本和環境下python的不同配置操作方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！