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Anaconda是一个可用于科学计算的 Python 发行版,可以便捷获取和管理包,同时对环境进行统一管理,支持 Linux、Mac、Windows系统,包含了conda、Python在内的超过1,000+开源库。它解决了官方Python 的两大痛点:
第一:提供包管理功能,Windows 平台安装第三方包经常失败的场景得以解决。
第二:提供环境管理功能,类似 Virtualenv,解决多版本Python并存、切换问题。
Anaconda完全开源和免费,额外的加速和优化是收费的,但对于学术用途,可以申请免费的License。
下载:清华源
下载安装过程的建议:
1.【建议仅为当前用户安装】
2.【建议不使用自动配置环境变量】
3.安装完成后,手动添加环境变量:
4.测试安装情况:conda -V
- #删除所有已配置的镜像源
- conda config --remove-key channels
- #添加镜像源
- conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
- #设置安装包时显示镜像地址
- conda config --set show_channel_urls yes
- #查看已安装的镜像源
- conda config --show-sources
虚拟环境的作用是,可以为不同项目统一进行包管理,如我们同时存在POJ-A······POJ-N等N个项目,采用的第三方依赖一致,则可以共享一个虚拟环境,而无需在新建项目的时候为新项目,再次重新安装所有依赖包。
- #创建虚拟环境,conda create -n vir_env_name python=[3.11]
- #eg. 创建名为【ml】的虚拟环境,并安装numpy、pandas、matplotlib、scipy等三方包
-
- #创建环境
- conda create -n ml python=3.11
- #查看已创建的所有虚拟环境
- conda env list
- #使用ml虚拟环境
- activate ml
- #查看ml环境中已安装的三方包
- conda list
- #安装三方包
- conda install numpy pandas matplotlib scipy
- #退出当前环境
- deactivate 或者 conda deactivate
Anaconda创建的虚拟环境空间,默认在Anaconda安装目录下的【env】文件夹下。
利用pycharm创建新python项目【test】,并使用Anaconda中刚才创建的【ml】虚拟环境作为【test】项目的包管理工具。具体操作如下:
确定完成后,即可创建生成新项目【test】,并且采用的是conda来管理第三方包。
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