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

source activate env_name#以上不行使用这

deactivate   name　　#退出环境（返回默认环境）

source deactivate env_name#以上不行使用这

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

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

 

Anaconda 讲解 与 jupyter notebook 搭配

方便管理各类python库环境，来回切各类环境，因为有的时候别人的代码运行需要特定的python版本，所以新建一个python环境非常方便。

安装
Anaconda官方下载之后，Mac 下直接用命令行来安装吧：

$ bash ~/Downloads/Anaconda3-5.3.1-MacOSX-x86_64.sh // python3版本
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安装过程中会让你输入yes 或 回车健，一路按照提示输入就行，没啥好犹豫的，安装后验证一下：

$ source ~/.bash_profile // 让环境变量生效

$ conda -V
# conda 4.7.12 // 输出conda 版本号

出现 conda 4.7.12 就说明安装成功。

常用命令使用
1、创建环境

$ conda create -n myenv python=3.7

生成指定python 3.7版本的环境，myenv 是环境名

2、多个环境建立好了，具体让那个生效呢？

$ conda activate myenv

有的环境利用的是 source activate ，这个跟安装的conda环境有关。指定要生效的环境名。

3、退出环境

$ conda deactivate

4、也可以删除 环境

$ conda remove –name myenv –all

5、查看环境列表

$ conda env list
1
6、查看环境中的安装库

conda list -n myenv
1
可以了解环境中

7、搜索包

conda search XXX
1
8、安装包

$ conda install XXX
1
这里的安装没有指定环境，其实是所有环境都可以使用这个库，相当于本地安装库一样

9、移除包

$ conda remove XXX

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这个移除类似移除本地的库

10、安装库 到指定环境

$ conda install -n myenv XXX
1
库包管理
除了利用conda来安装包，还可以用pip来安装包，这是python 推荐的安装工具，
1、pip list
查看本地环境安装的那些包，你说如果我在一个conda 环境下可以使用这个命令，可以看到该环境安装的库包嘛？

2、pip install xxx
安装库包

pip install SomePackage==1.0.4 # 指定版本
pip install ‘SomePackage>=1.0.4’ # 最小版本
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环境管理
新建环境是一个特别赶紧的环境，我们可以指定一个公共的环境，这里面放一些基本的库包，然后有特殊的库包要求，可以复制这个环境创建新环境，然后在新环境中安装特殊要求的库包版本号。
假设我们的基本库包为common环境，我们可以在这个环境中安装一些基本的包：

conda install scikit-learn

conda install numpy

conda install pandas

conda install lightgbm

通过复制功能，新建一个环境newenv：

conda create -n newenv –clone common

这样newenv 环境 包含了common 环境的库包，不需要额外安装。

环境管理注意要点
上面是相关命令，但是Anaconda环境管理还没讲到，这是他的主要优势，建议：

尽可能使用pip安装一些公有包
用conda 安装一些 特殊版本的包
经可能的给指定 环境 安装库
目前已经知道的知识点是：

conda创建的虚拟环境，只能创建当前与python版本相同的虚拟环境,所以它所含的包也是当前环境中pip安装过的包
有人补充：

conda install的package似乎是在anaconda\pkgs下，

而pip install的package是在anaconda\Lib\site-packages下。

推荐使用pip管理包（pip是python官方推荐的包管理器）
如果你在base环境，pip install的package应该就是安装在anaconda\Lib\site-packages下，然后其他虚拟环境下的使用python packages时优先搜索该虚拟环境下的package，如果没有它就搜索base环境下的package，也就是base环境下的package是可以被其他虚拟环境使用的，如果你进入其他虚拟环境下使用pip install，那么下载的包就只在这个虚拟环境中
配置镜像源
配置镜像源到目的是为来快速安装库包，毕竟配置为国内的镜像源下载库包更快，命令如下：

conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config –set show_channel_urls yes
使用 如下命令可以看到以下是否添加成功：

conda info
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这个命令会打印出镜像信息。

与jupyter notebook关联
主要参考这篇文章，讲解的比较到位。https://zhuanlan.zhihu.com/p/29564719。

基本上安装来annaconda ，也安装了jupyter notebook，通过命令就可以打开：

jupyter notebook
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启动之后浏览器就会跳出url ：http://127.0.0.1:8888/tree 的页面，那就是该编辑器的页面，修改启动notebooks 在本地路径:

jupyter notebook –generate-config // 获取在电脑上的配置文件

输入命令后，得到配置文件路径：

Writing default config to: /Users/znss/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
如果此文件是隐藏文件，mac 电脑下可能看不到，可以用vi打开该配置文件，或者设置显示隐藏文件，这样你就可以用sublime text 软件打开，主要是修改文件中的一个配置项：

## 用于笔记本和内核的目录。
c.NotebookApp.notebook_dir = ‘/Users/znss/Public/work/workspace/python/’
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把这里的路径填写为你自己想要设置的路径就可以了，这样每次打开都会去找这个路径。

同时为了让jupyter notebook 可以使用conda创建的多个环境，如图所示：

使用conda安装插件，命令如下所示：

conda install nb_conda
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插件一路yes 之后安装完毕，你可以启动，另一种方式：

python -m ipykernel install –user –name py3 –display-name “py3”

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存在的问题
1、本地用pip 安装的库包，conda 创建的环境是不是都可以用？
2、conda base环境下安装的库包，是不是conda其他环境都可以用
3、进而存在，移除base包，其他所有创建的环境是不是都失效了，没有了环境？
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anaconda下改变python的版本
根据网页：http://python.jobbole.com/87522/

使用以下命令创建新环境：
conda create -n env_name list of packages

其中 -n 代表 name，env_name 是需要创建的环境名称，list of packages 则是列出在新环境中需要安装的工具包。

比如我现在的python版本是3.7，但是我想安装一个python 3.6的环境，则在anaconda prompt输入：
conda create -n py36 python=3.6

控制台会输出：

以及

# To activate this environment, use
#
# $ conda activate py36
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate
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还是很酷很方便的。

现在激活这个新配置的环境：conda activate py36
输入python –version，可以看到：

(py36) C:\Users\dehen>python –version
Python 3.6.6 :: Anaconda, Inc.

(py36) C:\Users\dehen>
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这时候打开anaconda navigator，发现多出来一个环境选择，太酷了。

这时候install 这个spyder就可以运行3.6版本下的程序了。

 

索性再配置一个python2.7的新环境：conda create -n py27 python=2.7
很快就显示配置完成并输出提示：

# To activate this environment, use
#
# $ conda activate py27
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate
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所以，这样看来确实很方便，各个环境互相独立，都放在文件夹 D:\software\anaconda\envs 下：

还有，如果要删除我们配置的新环境，则：
conda env remove -n env_name

显示所有环境：
conda env list

当分享代码的时候，同时也需要将运行环境分享给大家，执行如下命令可以将当前环境下的 package 信息存入名为 environment 的 YAML 文件中。[6]
conda env export > environment.yaml

同样，当执行他人的代码时，也需要配置相应的环境。这时你可以用对方分享的 YAML 文件来创建一摸一样的运行环境。
conda env create -f environment.yaml
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anaconda没有重命名命令，因此使用克隆删除的方法

（1）进入旧环境
conda activate old_name
（2）克隆旧环境
conda create -n new_name –clone old_name
（3）退出旧环境
conda deactivate
（4）查看clone结果
conda info –envs
（5）删除旧环境
conda remove -n old_name –all
（6）查看最终结果
conda info –envs
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原文链接：https://blog.csdn.net/hello_program_world/article/details/111054427

安装完Minconda后运行命令conda create –name test python=3.6报如下错误

Collecting package metadata (current_repodata.json): failed

CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/current_repodata.json>
Elapsed: –

An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.
HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.
SSLError(MaxRetryError(‘HTTPSConnectionPool(host=\’mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn\’, port=443): Max retries exceeded with url: /anaconda/pkgs/main/linux-64/current_repodata.json (Caused by SSLError(SSLError(“bad handshake: Error([(\’SSL routines\’, \’tls_process_server_certificate\’, \’certificate verify failed\’)])”)))’))
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从错误信息看是无法获取资源https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/current_repodata.json, 进而通过wget命令尝试获取该资源

>>wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/current_repodata.json

ERROR: cannot verify mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn’s certificate, issued by “/C=US/O=Let’s Encrypt/CN=Let’s Encrypt Authority X3”:
Issued certificate not yet valid.
To connect to mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn insecurely, use ‘–no-check-certificate’.
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所以关闭conda的ssl验证即可, 输入一下命令

conda config –set ssl_verify false

root@debian:/etc/init.d# cat ~/.condarc
channels:
– https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
– https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
– defaults
show_channel_urls: true
ssl_verify: false

最后还要关掉default
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