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Linux: zsh下安裝Anaconda : zsh: command not found: conda

zsh/bash下安裝Anaconda:

(1) Anaconda的下載頁參見官網下載,Linux、Mac、Windows均支援。

安裝時,會發現有兩個不同版本的Anaconda,分別對應Python 2.7和Python 3.5,兩個版本其實除了這點區別外其他都一樣。後面我們會看到,安裝哪個版本並不本質,因為通過環境管理,我們可以很方便地切換執行時的Python版本。(由於我常用的Python是2.7和3.4,因此傾向於直接安裝Python 2.7對應的Anaconda)

下載後直接按照說明安裝即可。這裡想提醒一點:儘量按照Anaconda預設的行為安裝——不使用root許可權,僅為個人安裝,安裝目錄設定在個人主目錄下(Windows就無所謂了)。這樣的好處是,同一臺機器上的不同使用者完全可以安裝、配置自己的Anaconda,不會互相影響。

(2) 

對於Mac、Linux系統,Anaconda安裝好後,實際上就是在主目錄下多了個資料夾(~/anaconda)而已,Windows會寫入登錄檔。安裝時,安裝程式會把bin目錄加入PATH(Linux/Mac寫入~/.bashrc或~/.zshrc,Windows新增到系統變數PATH),這些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac為例,安裝完成後設定PATH的操作是

# 將anaconda的bin目錄加入PATH,根據版本不同,也可能是~/anaconda3/bin

echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc #bash

echo 'export PATH="/home/username/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc #zsh 絕對路徑

# 更新bashrc以立即生效

source ~/.bashrc#bash

source ~/.zshrc#zsh

Conda的環境管理

Conda的環境管理功能允許我們同時安裝若干不同版本的Python,並能自由切換。對於上述安裝過程,假設我們採用的是Python 2.7對應的安裝包,那麼Python 2.7就是預設的環境(預設名字是root,注意這個root不是超級管理員的意思)。

假設我們需要安裝Python 3.4,此時,我們需要做的操作如下:

123456789101112131415161718# 建立一個名為python34的環境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda會為我們自動尋找3.4.x中的最新版本)conda create--name python34 python=3.4# 安裝好後,使用activate啟用某個環境activate python34# for Windowssource activate python34# for Linux & Mac# 啟用後,會發現terminal輸入的地方多了python34的字樣,實際上,此時系統做的事情就是把預設2.7環境從PATH中去除,再把3.4對應的命令加入PATH# 此時,再次輸入python--version# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`,即系統已經切換到了3.4的環境# 如果想返回預設的python 2.7環境,執行deactivate python34# for Windowssource deactivate python34# for Linux & Mac# 刪除一個已有的環境conda remove--name python34--all

使用者安裝的不同python環境都會被放在目錄~/anaconda/envs下,可以在命令中執行conda info -e檢視已安裝的環境,當前被啟用的環境會顯示有一個星號或者括號。

說明:有些使用者可能經常使用python 3.4環境,因此直接把~/anaconda/envs/python34下面的bin或者Scripts加入PATH,去除anaconda對應的那個bin目錄。這個辦法,怎麼說呢,也是可以的,但總覺得不是那麼elegant……

如果直接按上面說的這麼改PATH,你會發現conda命令又找不到了(當然找不到啦,因為conda在~/anaconda/bin裡呢),這時候怎麼辦呢?方法有二:1. 顯式地給出conda的絕對地址 2. 在python34環境中也安裝conda工具(推薦)。

Conda的包管理

Conda的包管理就比較好理解了,這部分功能與pip類似。

例如,如果需要安裝scipy:

1 2 3 4 5 6 7 # 安裝scipy condainstallscipy # conda會從從遠端搜尋scipy的相關資訊和依賴專案,對於python 3.4,conda會同時安裝numpy和mkl(運算加速的庫) # 檢視已經安裝的packages condalist # 最新版的conda是從site-packages資料夾中搜索已經安裝的包,不依賴於pip,因此可以顯示出通過各種方式安裝的包

conda的一些常用操作如下:

12345678910111213141516171819# 檢視當前環境下已安裝的包conda list# 檢視某個指定環境的已安裝包conda list-npython34# 查詢package資訊conda search numpy# 安裝packageconda install-npython34 numpy# 如果不用-n指定環境名稱,則被安裝在當前活躍環境# 也可以通過-c指定通過某個channel安裝# 更新package

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