Anaconda 多環境安裝及操作
conda測試指南
在開始這個conda測試之前,你應該已經下載並安裝好了Anaconda或者Miniconda
注意:在安裝之後,你應該關閉並重新開啟windows命令列。
一、Conda測試過程:
- 使用conda。首先我們將要確認你已經安裝好了conda
- 配置環境。下一步我們將通過建立幾個環境來展示conda的環境管理功能。使你更加輕鬆的瞭解關於環境的一切。我們將學習如何確認你在哪個環境中,以及如何做複製一個環境作為備份。
- 測試python。然後我們將檢查哪一個版本的python可以被安裝,以及安裝另一個版本的python,還有在兩個版本的python之間的切換。
- 檢查包。我們將1)羅列出安裝在我們電腦上的包,2)瀏覽可用的包,3)使用conda install命令來來安裝以及移除一些包。對於一些不能使用conda安裝的包,我們將4)在Anaconda.org網站上搜索。對於那些在其它位置的包,我們將5)使用pip命令來實現安裝。我們還會安裝一個可以免費試用30天的商業包IOPro
- 移除包、環境以及conda.我們將以學習刪除你的包、環境以及conda來結束這次測試。
二、完整過程
提示:在任何時候你可以通過在命令後邊跟上-help來獲得該命令的完整文件。例如,你可以通過如下的命令來學習conda的update命令。
conda update --help
1. 管理conda:
Conda既是一個包管理器又是一個環境管理器。你肯定知道包管理器,它可以幫你發現和檢視包。但是如果當我們想要安裝一個包,但是這個包只支援跟 我們目前使用的python不同的版本時。你只需要幾行命令,就可以搭建起一個可以執行另外python版本的環境。,這就是conda環境管理器的強大 功能。
提示:無論你使用Linux、OS X或者Windows命令列工具,在你的命令列終端conda指令都是一樣的,除非有特別說明。
檢查conda已經被安裝。
為了確保你已經在正確的位置安裝好了conda,讓我們來檢查你是否已經成功安裝好了Anaconda。在你的命令列終端視窗,輸入如下程式碼:
conda --version
Conda會返回你安裝Anaconda軟體的版本。
提示:如果你看到了錯誤資訊,檢查你是否在安裝過程中選擇了僅為當前使用者按安裝,並且是否以同樣的賬戶來操作。確保用同樣的賬戶登入安裝了之後重新開啟命令列終端視窗。
升級當前版本的conda
接下來,讓我們通過使用如下update命令來升級conda:
conda update conda
conda將會比較新舊版本並且告訴你哪一個版本的conda可以被安裝。它也會通知你伴隨這次升級其它包同時升級的情況。
如果新版本的conda可用,它會提示你輸入y進行升級.
proceed ([y]/n)? y
conda更新到最新版後,我們將進入下一個主題。
2. 管理環境。
現在我們通過建立一些環境來展示conda的環境操作,然後移動它們。
建立並激活一個環境
使用conda create命令,後邊跟上你希望用來稱呼它的任何名字:
conda create --name snowflake biopython
這條命令將會給Biopython建立一個新的環境,位置在/envs/snowflakes
小技巧:很多跟在--後邊常用的命令選項,可以被略寫為一個短線加命令首字母。所以--name選項和-n的作用是一樣的。通過conda -h或conda –-help來看大量的縮寫。
啟用這個新環境
Linux,OS X: source activate snowflakes
Windows:activate snowflake`
小技巧:新的開發環境會被預設安裝在你conda目錄下的envs檔案目錄下。你可以指定一個其他的路徑;去通過conda create -h瞭解更多資訊吧。
小技巧:如果我們沒有指定安裝python的版本,donda會安裝我們最初安裝conda時所裝的那個版本的python。
建立第二個環境
這次讓我們來建立並命名一個新環境,然後安裝另一個版本的python以及兩個包 Astroid 和 Babel。
conda create -n bunnies python=3 Astroid Babel
這將建立第二個基於python3 和Astroid and Babel 的新環境,在/envs/bunnies資料夾裡。
小技巧:在此同時安裝你想在這個環境中執行的程式,
小提示:在你建立環境的同時安裝好所有你想要的程式,在後來依次安裝可能會導致依賴性問題。
小技巧:你可以在conda create命令後邊附加跟多的條件,鍵入conda create –h 檢視更多細節。
列出所有的環境
現在讓我們來檢查一下截至目前你所安裝的環境,使用conda environment info 命令來檢視它:
conda info -envis
你將會看到如下的環境列表:
conda environments:
snowflakes * /home/username/miniconda/envs/snowflakes
bunnies /home/username/miniconda/envs/bunnies
root /home/username/miniconda
確認當前環境
你現在處於哪個環境中呢?snowflakes還是bunnies?想要確定它,輸入下面的程式碼:
conda info -envis
conda將會顯示所有環境的列表,當前環境會顯示在一個括號內。
(snowflakes)
注意:conda有時也會在目前活動的環境前邊加上*號。
切換到另一個環境(activate/deactivate)
為了切換到另一個環境,鍵入下列命令以及所需環境的名字。
Linux,OS X: source activate snowflakes
Windows:activate snowflakes
如果要從你當前工作環境的路徑切換到系統根目錄時,鍵入:
Linux,OS X: source deactivate
Windows: deactivate
當該環境不再活動時,將不再被提前顯示。
複製一個環境
通過克隆來複制一個環境。這兒將通過克隆snowfllakes來建立一個稱為flowers的副本。
conda create -n flowers --clone snowflakes
通過conda info –-envs來檢查環境
你現在應該可以看到一個環境列表:flowers, bunnies, and snowflakes.
刪除一個環境
如果你不想要這個名為flowers的環境,就按照如下方法移除該環境:
conda remove -n flowers --all
為了確定這個名為flowers的環境已經被移除,輸入以下命令:
conda info -e
flowers 已經不再在你的環境列表裡了,所以我們知道它被刪除了。
學習更多關於環境的知識
如果你想學習更多關於conda的命令,就在該命令後邊跟上 -h
conda remove -h
3. 管理Python
conda對Python的管理跟其他包的管理類似,所以可以很輕鬆地管理和升級多個安裝。
檢查python版本
首先讓我們檢查那個版本的python可以被安裝:
conda search --full --name python
你可以使用conda search python來看到所有名字中含有“python”的包或者加上--full --name
命令選項來列出完全與“python”匹配的包。
安裝一個不同版本的python
現在我們假設你需要python3來編譯程式,但是你不想覆蓋掉你的python2.7來升級,你可以建立並激活一個名為snakes的環境,並通過下面的命令來安裝最新版本的python3:
conda create -n snakes python=3
·Linux,OS X:source activate snakes
·Windows: activate snakes
小提示:給環境取一個很形象的名字,例如“Python3”是很明智的,但是並不有趣。
確定環境新增成功
為了確保snakes環境已經被安裝了,鍵入如下命令:
conda info -e
conda會顯示環境列表,當前活動的環境會被括號括起來(snakes)
檢查新的環境中的python版本
確保snakes環境中執行的是python3:
python --version
使用不同版本的python
為了使用不同版本的python,你可以切換環境,通過簡單的啟用它就可以,讓我們看看如何返回預設2.7
·Linux,OS X: source activate snowflakes
·Windows:activate snowflakes
檢查python版本:
確保snowflakes環境中仍然在執行你安裝conda時安裝的那個版本的python。
python --version
登出該環境
當你完成了在snowflakes環境中的工作室,登出掉該環境並轉換你的路徑到先前的狀態:
·Linux,OS X:source deactivate
·Windows:deactivate
4. 管理包
現在讓我們來演示包。我們已經安裝了一些包(Astroid,Babel和一些特定版本的python),當我們建立一個新環境時。我們檢查我們已 經安裝了那些包,檢查哪些是可用的,尋找特定的包並安裝它。接下來我們在Anconda.org倉庫中查詢並安裝一些指定的包,用conda來完成更多 pip可以實現的安裝,並安裝一個商業包。
檢視該環境中包和其版本的列表:
使用這條命令來檢視哪個版本的python或其他程式安裝在了該環境中,或者確保某些包已經被安裝了或被刪除了。在你的終端視窗中輸入:
conda list
使用conda命令檢視可用包的列表
查詢一個包
首先讓我們來檢查我們需要的這個包是否可以通過conda來安裝:
conda search beautifulsoup4
它展示了這個包,所以我們知道它是可用的。
安裝一個新包
我們將在當前環境中安裝這個Beautiful Soup包,使用conda命令如下;
conda install --name bunnies beautifulsoup4
提示:你必須告訴conda你要安裝環境的名字(-n bunies
)否則它將會被安裝到當前環境中。
現在啟用bunnies環境,並且用conda list來顯示哪些程式被安裝了。
·Linux,OS X:source activate bunnies
·Windows:activate bunnies
所有的平臺:
conda list
從Anaconda.org安裝一個包
如果一個包不能使用conda安裝,我們接下來將在Anaconda.org網站查詢。Anaconda.org向公開和私有包倉庫提供包管理服務。Anaconda.org是一個連續分析產品。
提示:你在Anaconda.org下載東西的時候不強制要求註冊。
為了從Anaconda.org下載到當前的環境中,我們需要通過指定Anaconda.org為一個特定通道,通過輸入這個包的完整路徑來實現。
在瀏覽器中,去 http://anaconda.org 網站。我們查詢一個叫“bottleneck”的包,所以在左上角的叫“Search Anaconda Cloud”搜尋框中輸入“bottleneck”並點選search按鈕。
Anaconda.org上會有超過一打的bottleneck包的版本可用,但是我們想要那個被下載最頻繁的版本。所以你可以通過下載量來排序,通過點選Download欄。
點選包的名字來選擇最常被下載的包。它會連結到Anaconda.org詳情頁顯示下載的具體命令:
conda install --channel https://conda .anaconda.ort/pandas bottleneck
檢查被下載的包
conda list
通過pip命令來安裝包
對於那些無法通過conda安裝或者從Anaconda.org獲得的包,我們通常可以用pip(“pip install packages”的簡稱)來安裝包。
提示: pip只是一個包管理器,所以它不能為你管理環境。pip甚至不能升級python,因為它不像conda一樣把python當做包來處理。但是它可以安裝一些conda安裝不了的包,和vice versa(此處不會翻譯)。pip和conda都整合在Anaconda或miniconda裡邊。
我們啟用我們想放置程式的環境,然後通過pip安裝一個叫“See”的程式。
·Linux,OS X: source activate bunnies
·Windows:activate bunnies
所有平臺:
pip install see
檢查pip安裝
檢查See是否被安裝:
conda list
安裝商業包
安裝商業包與你安裝其他的包的過程異常。舉個例子,讓我們安裝並刪除一個更新的商業包的免費試用 IOPro,可以加速你的python處理速度:
conda install iopro
提示:除了學術使用,該版本在30天后試用期滿
你現在可以安裝以及檢查你想用conda安裝的任何包,無論使用conda命令、從Anaconda.org下載或者使用pip安裝,無論開源軟體還是商業包。
5. 移除包、環境、或者conda
如果你願意的話。讓我們通過移除一個或多個試驗包、環境以及conda來結束這次測試指導。
移除包
假設你決定不再使用商業包IOPro。你可以在bunnies環境中移除它。
conda remove -n bunnies iopro
確認包已經被移除
使用conda list命令來確認IOPro已經被移除了
conda list
移除環境
我們不再需要snakes環境了,所以輸入以下命令:
conda remove -n snakes --all
確認環境被移除
為了確認snakes環境已經被移除了,輸入以下命令:
conda info --envis
snakes不再顯示在環境列表裡了,所以我們知道它已經被刪除了
刪除conda
- Linux,OS X:
移除Anaconda 或 Miniconda 安裝資料夾
rm -rf ~/miniconda OR rm -rf ~/anaconda
- Windows:
去控制面板,點選“新增或刪除程式”,選擇“Python2.7(Anaconda)”或“Python2.7(Miniconda)”並點選刪除程式。
相關推薦
Anaconda 多環境安裝及操作
conda測試指南 在開始這個conda測試之前,你應該已經下載並安裝好了Anaconda或者Miniconda注意:在安裝之後,你應該關閉並重新開啟windows命令列。 一、Conda測試過程: 使用conda。首先我們將要確認你已經安裝好了conda配置環境。下一步我們將通過建立幾個環境來展示cond
spring-boot實戰【05】:Spring Boo多環境配置及配置屬性註入到對象
num java red component 配置 cati 定義 fin row 項目工程結構: 配置文件application.properties文件 com.yucong.blog.name=yucong com.yucong.blog.title=Spring
Anaconda多環境多版本python配置指導
實現 新環境 說明 安裝 切換 克隆 ans 文件 fine Anaconda多環境多版本python配置指導 來自:http://www.jianshu.com/p/d2e15200ee9b 原文地址:http://conda.pydata.org/docs/test-
Anaconda+Tensorflow環境安裝與配置
block ons 幫助 log 命令 pda acc follow 當前 Anaconda安裝 在清華大學 TUNA 鏡像源選擇對應的操作系統與所需的Python版本下載Anaconda安裝包。Windows環境下的安裝包直接執行.exe文件進行安裝即可,Ubuntu環
koa學習筆記(一)環境安裝及文件目錄
項目信息 ack 分享圖片 true ref 使用 tps blank hub koa是Nodejs的一個框架。通過koa的學習,我們可以對node快速上手。 1,環境準備 node v7.6+,可以用nvm或者n安裝指定版本的Node mysql 數據庫準備,
vmware workstation虛擬環境安裝及創建虛擬機
python vmware workstation 虛擬化 一、學習環境搭建 vmware workstation虛擬機軟件的介紹 是一款虛擬化軟件,借助 VMware Workstation Pro,您可以將多個操作系統作為虛擬機(包括 Windows 虛擬機)在單臺 Windows 或 L
Windows 7/8/10 系統下Laravel框架的開發環境安裝及部署詳解(Vagrant + Homestead)
所在 ntc 報錯 ould intel protoc aliyun manual linux 註意! laravel/homestead box項目地址已經不再是原來的 https://atlas.hashicorp.com/laravel/boxes/homestea
Ubuntu下Laravel的開發環境安裝及部署(Vagrant + Homestead)
2018-2-6 更新 注意! laravel/homestead box專案地址已經不再是原來的 https://atlas.hashicorp.com/laravel/boxes/homestead,而已經變更成 https://app.vagrantup.com/laravel/
Anaconda多環境python管理(建立、刪除、複製環境)
Anaconda介紹 Anaconda是一款對python多環境進行管理的軟體。它能夠比較方便快捷地獲取包,並且對包和相關環境進行統一的管理。Anaconda中包含了conda、python在內的超過180個科學包及其依賴項。 管理環境 Anaconda的一個最大的優勢在於可以同
人大金倉kingbaseES安裝及操作
人大金倉資料庫(kingbase7d)操作入門指南 2018年08月15日 22:14:29 run_snowball 閱讀數:1018 標籤: 資料庫 更多 個人分類: 資料庫 一直以來,通過在CSDN上搜索、學習相關技
MongoDB安裝及操作
MongoDB 簡介 MongoDB 是一個基於分散式檔案儲存的資料庫。由C++語言編寫。旨在為WEB應用提供可擴充套件的高效能資料儲存解決方案。 MongoDB 是一個介於關係資料庫和非關係資料庫之間的產品,是非關係資料庫當中功能最豐富,最像關係資料庫的。
Linux中cx_oracle和sendEmail安裝及操作
一、cx_oracle安裝及操作 作業系統:Red Hat Enterprise Linux Server release 7.2 (Maipo) python版本:python2.7 oracle版本:11g 1、簡介與下載 oracle客戶端是Orac
anaconda 多環境匯入captcha庫
conda info --envs ....(例如)...tensorflow-gpu..... source activate tensorflow-gpu pip install captcha Anaconda多環境多版本python配置指導
neo4j環境安裝及遠端使用
neo4j環境安裝及遠端使用 下載安裝 java環境 下載 https://neo4j.com/download-center/#releases 根據自己的系統選擇程式包  解壓 然後開啟服務執行 cd bin; ./neo4j start
laravel Windows 7/8/10 系統下Laravel框架的開發環境安裝及部署詳解(Vagrant + Homestead)
注意! laravel/homestead box專案地址已經不再是原來的 https://atlas.hashicorp.com/laravel/boxes/homestead 而已經變更成 https://app.vagrantup.
【ML_Preparation 1 】Anaconda 獲取、安裝及相關庫的安裝
Anaconda 的獲取、安裝 使用Anaconda 安裝 python 環境,國內映象地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 該映象站點基本涵蓋所有 Anaconda 版本。自行下載安裝即可。速度要比國外站點快很很
Python環境安裝及資料基本預處理-大資料ML樣本集案例實戰
版權宣告:本套技術專欄是作者(秦凱新)平時工作的總結和昇華,通過從真實商業環境抽取案例進行總結和分享,並給出商業應用的調優建議和叢集環境容量規劃等內容,請持續關注本套部落格。QQ郵箱地址:[email protected],如有任何學術交流,可隨時聯絡。 1 Python環
初學C語言的程式設計環境安裝及配置-Visual Studio 2017
初學C語言的程式設計環境安裝及配置-VS201 Visual Studio 概述 Microsoft Visual Studio 是美國微軟公司的開發工具包系列產品。VS是一個基本完整的開發工具集,它包括了整個軟體生命週期中所需要的大部分工具,如UML工具、程
maven多環境配置及檔案命名
網上有很多相關的配置的部落格,都比較零散。找到了可以用的方案,測試有效,做記錄備份~ 專案中很多配置項,全部彙總到resources/properties目錄下,但是測試環境和生產環境的專案需要的配置檔案是不一樣的,每次打包部署不可能還修改配置檔案,因此想到偷懶。 包含兩個效
monkey測試環境搭建 及 操作步驟
1.環境搭建 a.下載安卓SDK 連結:https://pan.baidu.com/s/1-OB6UVPvl5-N-vFdykfMmA 提取碼:3spx b.配置環境變數(配置完成,重啟系統,配置生效) c.測試