轉載自 https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/79677557 目錄： Anaconda是什麼？ 如何安裝？ 如何管理包？ 如何管理環境 1.Anaconda是什麼？ 簡單來說，Anaconda是Python的包管理器和環境管 ...
轉載自 https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/79677557
目錄：
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Anaconda是什麼？
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如何安裝？
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如何管理包？
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如何管理環境
1.Anaconda是什麼？
簡單來說，Anaconda是Python的包管理器和環境管理器。先來解決一個初學者都會問的問題：我已經安裝了Python，那麼為什麼還需要Anaconda呢？原因有以下幾點：
（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。因此你可以用Anaconda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電腦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項目中用到了Python2，而新的項目要求使用Python3，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。還有很多項目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同時安裝兩個pandas版本。你要做的應該是在項目對應的環境中創建對應的pandas版本。這時候conda就可以幫你做到。
總結：Anaconda解決了官方Python的兩大痛點：
（1）提供了包管理功能，Windows平臺安裝第三方包經常失敗的場景得以解決。
（2）提供環境管理功能，解決了多版本Python並存、切換的問題。
2.如何安裝？
直接在官網下載安裝包，官網地址https://www.anaconda.com/download/。選擇Python3.6的安裝包進行下載，下載完成後直接安裝。安裝完成之後會有一個Anaconda Prompt，類似於windows的終端操作，可以輸入命令行啦！
圖1：Anaconda安裝成功界面
3.如何管理包？
安裝Anaconda之後，我們就可以很方便的管理安裝包（安裝，卸載，更新）。
（1）安裝包
conda 的包管理功能和pip 是一樣的，當然你選擇pip 來安裝包也是沒問題的。
- # 安裝 matplotlib
- conda install matplotlib
（2）卸載包
- # 刪除包
- conda remove matplotlib
（3）更新包
- # 包更新
- conda update matplotlib
（4）查詢已經安裝的包
- # 查看已安裝的包
- conda list
(5)修改鏡像地址
1.修改Anaconda鏡像地址
安裝Anaconda時候，訪問的是國外的網路，所以下載Anaconda和安裝包時會特別慢。我們需要更換到國內鏡像源地址，這裡我更換到國內的清華大學地址。（永久添加鏡像）Windows命令：
- conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- conda config --set show_channel_urls yes
2.修改pip鏡像地址
如果你安裝包時用的是pip，感覺也很慢。同樣的，我們把pip的鏡像源地址改成國內的，豆瓣源速度比較快。（臨時修改的方法）Windows命令：
可以在使用pip的時候加參數-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple例子：
- #這樣就會從清華這邊的鏡像去安裝numpy庫。
- pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy
當然，pip還有永久修改，一勞永逸的辦法：
windows下，直接在user目錄中創建一個pip目錄，如：C:\Users\xx\pip，新建文件pip.ini，內容如下：
- [global]
- index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
4.如何管理環境
conda 可以為你不同的項目建立不同的運行環境。
（1）創建環境
conda create –n python27 numpy上面的命令中，python27是設置環境的名稱（-n是指該命令後面的python27是你要創建環境的名稱），numpy是你要安裝在環境中的包名稱。
註意：創建環境時，可以指定要安裝在環境中的Python版本。當你同時使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代碼時這很有用。要創建具有特定 Python 版本的環境，例如創建環境名稱為python36，並安裝最新版本的Python3.6在終端中輸入：
conda create –n python36 python=3.6或也可以這樣創建環境名稱為python27，並安裝最新版本Python2.7：
conda create –n python27 python=2.7因為我做的項目不同，有時候會用到Python2，還有時候會用到Python3。所以我在自己的電腦上創建了這兩個環境，並分別取了這樣的環境名稱：python27,python36。這樣我可以根據不同的項目輕鬆使用不同版本的python。
2）進入環境
在 Windows 上，你可以使用
conda activate python27進入。進入之後，你可以在終端提示符中看到環境名稱。當然，當你進入環境後，可以用conda list 查看環境中預設的安裝包。
圖2：進入環境
（3）離開環境
在 Windows 上，終端中輸入：
deactivate（4）共用環境
共用環境非常有用，它能讓其他人安裝你代碼中使用的所有包，並確保這些包的版本正確。比如你開發了一個藥店數據分析系統，你要提交給項目部署系統的人來部署你的項目，但是他們並不知道你當時開發時使用的是哪個python版本，以及使用了哪些包和包的版本。這怎麼辦呢？你可以在你當前的環境的終端中使用:
conda env export > environment.yaml將你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）。你在終端中上可以看到導出的環境文件路徑。在 GitHub 上共用代碼時，最好同樣創建環境文件並將其包括在代碼庫中。這能讓其他人更輕鬆地安裝你的代碼的所有依賴項。
那麼問題來了:導出的環境文件，在其他電腦環境中如何使用呢？
首先在conda中進入你的環境，比如conda activate python27。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
對於不使用conda 的用戶，我們通常還會使用以下命令將一個 txt文件導出並包括在其中:
pip freeze > environment.txt 
圖4：恢復環境共用
然後我將該文件包含在項目的代碼庫中，其他項目成員即使在他的電腦上沒有安裝conda也可以使用該文件來安裝和我一樣的開發環境：
他在自己的電腦上進入python命令環境，然後運行以下命令就可以安裝該項目需要的包：
- #其中C:\Users\Microstrong\enviroment.txt是該文件在你電腦上的實際路徑。
- pip install -r C:\Users\Microstrong\enviroment.txt
（5）列出環境
有時候會忘記自己創建的環境名稱，這時候用 conda env list 就可以列出你創建的所有環境。
圖5：查看環境
你會看到環境的列表，而且你當前所在環境的旁邊會有一個星號。預設的環境（即當你不在選定環境中時使用的環境）名為 base。
6）刪除環境
如果你不再使用某個環境，可以使用以下命令。
- #刪除指定的環境（在這裡環境名為 python27）。
- conda env remove -n python27
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