python 环境搭建 -anaconda_python环境anaconda

1、概述

anaconda是常用的python虚拟环境管理工具。初学者并不一定要安装，但随着对python的不断深入的学习，不同的项目开发需要不同的环境时就需要使用虚拟环境管理工具。python环境,最关键要有一个解释器, 和一个包集合。

解释器

在使用python语言编写程序之前需要下载一个python解释器, 没了python解释器, python代码就无法在机器上运行, 这个解释器（python.exe）就在python安装的文件夹。

解释器根据python的版本大概分为2和3， python2和3之间无法互相兼容, 也就是说用python2语法写出来的脚本不一定能在python3的解释器中运行。

缺省文件夹：

C:\Users\（用户名）\AppData\Local\Programs\Python\Python39（python版本）

除此之外还有Lib, 也就是python包文件, 包括自带的包和第三方包

包集合

包集合中包含了自带的包和第三方包, 第三方包一般通过pip或者easy_install来下载安装, 当一个python环境中不包含这个包, 那么引用了这个包的程序不能在该python环境中运行。

Lib文件夹

C:\Users\（用户名）\AppData\Local\Programs\Python\Python39\Lib

有python自带的包, 以及第三方包（放在site-packages文件夹）

2、anaconda

需求：

1）python2和python3在语法上是不兼容的，但都需要安装 ；

2）不同python3的版本需要安装；

3）项目开发好之后需要将该项目需要的环境(第三方包)都独立打包出来。

anaconda包含

conda：

conda是一个环境管理器，其功能依靠conda包来实现，该环境管理器与pip类似，

大量工具包：

Anaconda会自动安装一个基本的python，该python的版本Anaconda的版本有关。

可以创建和管理多个不同的Python环境：

Anoconda可以实现同时多个python版本的管理。
 

3、安装

1）安装

根据操作系统选择对应的版本到官网下载，国内推荐到清华大学镜像站下载。

下载好Anaconda3后直接双击安装包即可，需要注意：

 在命令提示符或windows终端
conda  --version
若没有报错，且出现conda版本号即安装成功

2）更改源
使用conda install 包名（也可以使用pip安装）
安装需要的Python包非常方便，但是官方服务器在国外，下载较慢且不稳定，建议修改为国内源。

如：

把源改为清华大学镜像源

方法一：

在命令提示符或windows终端输入

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
方法二：打开 .condarc文件

在C:\Users\User
找到.condarc文件，把以下内容copy过去

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

3）更新包
更新conda

conda update conda
更新第三方所有包

conda upgrade --all

4) 安装第三方包
conda install 包名

或者

pip install 包名

5）卸载第三方包
conda remove 包名

或者

pip uninstall 包名

 4、使用

 安装完后输入python，会进入base环境的python解释器, 命令行前面也会多一个(base) 说明当前处于base环境下。

1）创建虚拟环境

当base环境不满足需求, 需要为程序安装单独的虚拟环境。

conda  create -n 环境名  python=版本号

或者conda  create  --name  环境名   python=版本号

如：

创建一个名称为python39的虚拟环境并指定python版本为3.9(这里conda会自动找3.9中最新的版本下载)

conda  create -n python39  python=3.9

或者conda  create  --name  python39   python=3.9

于是就有了一个python39的虚拟环境，可以根据需要创建多个环境。

2）可以用list所有的环境名

conda env list

3）卸载环境

conda remove --name 环境名 --all

 4）切换环境

activate命令 后面加上要切换的环境名称可以实现在不同环境的切换

eg:

activate python39

# 激活后，会发现terminal输入的地方多了python39的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认环境从PATH中去除，再把python39对应的命令加入PATH
 

常用命令：

activate // 切换到base环境

activate python37 // 切换到python37环境

conda create -n python3 python=3 // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本)

conda env list // 列出conda管理的所有环境

conda list // 列出当前环境的所有包

conda install requests  //当前环境，安装requests包

conda remove requests //当前环境，卸载requets包

conda remove -n learn --all // 删除learn环境及下属所有包

conda update requests //当前环境，更新requests包

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

 anaconda创建虚拟环境其实就是一个真实的python环境, 然后可以通过activate，conda等命令可以在不同的环境中切换，用不同版本的解释器和不同的包环境去运行python脚本。

相关组件：

Anaconda Navigtor
用于管理工具包和环境的图形用户界面，后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现。

Jupyter notebook
基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程。

qtconsole

一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序，相比 Python Shell 界面，qtconsole 可以直接显示代码生成的图形，实现多行代码输入执行，以及内置许多有用的功能和函数。

Spyder
一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。

点击 Anaconda Navigator ，第一次启用，会初始化，耐心等待一段时间，加载完成，界面如图。

Spyder编辑器，我们以后就可以用这款编辑器来编写代码，它最大优点就是模仿MATLAB的“工作空间”。spyder.exe放在安装目录下的Scripts里面，

jupyterlab 
我们点击 jupyterlab 下面的 Launch ，会在默认浏览器打开 http://localhost:8888/lab ，

也可以直接在浏览器输入 http://localhost:8888/lab 。

VSCode
Visual Studio Code是一个轻量级但功能强大的源代码编辑器，可在桌面上运行，适用于Windows，macOS和Linux。它内置了对JavaScript，TypeScript和Node.js的支持，并为其他语言（如C ++，C＃，Java，Python，PHP，Go）和运行时（如.NET和Unity）提供了丰富的扩展生态系统。