Ananconda

Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。

Anaconda附带了一大批常用数据科学包，它附带了conda、Python和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以用Anaconda立即开始处理数据
管理包。Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包
管理环境。为什么需要管理环境呢？比如你在A项目中用到了Python2，而新的项目要求使用Python3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个pandas版本。你要做的应该是在项目对应的环境中创建对应的pandas版本。这时候conda就可以帮你做到

点击exe执行文件进行安装,并添加环境变量 %Ananconda_HOME%/Scripts 到Path下即可。

查询已经安装的包：

conda list

安装包：

conda install matplotlib

更新包：

conda update matplotlib

卸载包：

conda remove matplotlib

修改镜像：

默认镜像地址是国外网络，下载速度过慢，可以将镜像改为清华大学：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

conda可以为项目建立不同的运行环境，比如是使用python3还是python2。

创建一个环境:

conda create –n python27 python=2.7 numpy
# -n 代表name，环境名称
# python=2.7 代表使用python版本2.7
# numpy是要安装在环境中的包名称

进入环境（使用环境）：

conda activate python27

离开环境:

deactivate

共享环境:

共享环境可以让其他人安装你代码中使用的所有包，并确保这些包的版本正确。你可以通过导出环境配置，并分享给其他人，从而达到环境共享的目的：

# 导出当前环境配置到yaml文件中
conda env export > environment.yaml

导入环境：

conda env update -f=/path/to/environment.yml

列出环境：

conda env list

删除环境：

conda env remove -n python27

最后更新于1年前

这有帮助吗？