Python - 安装并配置Anaconda环境

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发布时间：2019-06-20

本文共 16507 字，大约阅读时间需要 55 分钟。

1- 简介

官网：

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，适用于数据分析的Python工具，也可以用在大数据和人工智能领域。

支持 Linux, Mac, Windows系统;

包含了Python和相关的配套工具，包括许多非常有用的第三方库;

利用Conda来管理包和运行环境，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题;

Conda

用来管理包（packages）、依赖与环境（environment）的工具（可执行命令）；

包管理：与pip类似，conda将所有工具、第三方包都当做package来管理（包括python和conda自身），而且能够安装非python的包；

环境管理：可以方便地安装各种版本python、各种package、创建虚拟环境并快速切换；

文档：

User guide：

Getting started：

Conda cheat sheet：

Anaconda

Python的一种发行版，是一个打包的集合（预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等），占用空间较大；

文档：

User guide：

Getting started：

Anaconda cheat sheet：

Miniconda

只包含最基本的内容（python与conda，以及相关的必须依赖项）的命令行工具，适合对于空间要求严格的用户；

Conda与Anaconda的联系与区别

Conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。

Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。

2- 安装

注意：如无特别说明，本文内容仅适用于windows系统；

官方下载：

清华大学anaconda镜像：

archive：

miniconda：

pkgs：

下载后根据提示进行安装，建议安装在指定目录，不要选择默认安装路径，以便节约系统盘空间和明确相关路径（例如，虚拟环境的默认路径等）。

将安装如下应用：

Installing on Windows：

Anaconda Navigtor ：用于管理工具包和环境的图形用户界面，管理命令也可以在 Navigator 中手工实现。

Anaconda Prompt ：Anaconda的命令行，通过conda命令可以控制和配置Python运行环境。

Jupyter notebook ：基于web的交互式计算环境，可以编辑易于阅读的文档和展示数据分析的过程。

Spyder：使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。

Reset Spyder Settings：恢复Spyder的默认设置。

安装Anaconda完成后，Path环境变量将指向Anaconda自带的Python，其内置的第三方模块安装在自己的路径下，不影响系统已安装的Python目录；

2.1 运行应用

Anaconda Navigtor：可能启动较慢

Anaconda Prompt

Jupyter notebook

Spyder

JupyterLab

将在默认浏览器（建议将默认浏览器设置为Chrome）打开一个默认页面“http://localhost:8888/lab”，可以在此页面输入并执行Python代码。

JupyterLab is the next-generation web-based user interface for Project Jupyter.

文档：

JupyterLab被认为是 Jupyter Notebooks 的进一步发展，JupyterLab 的开发者的长期目标是最终替代 Jupyter Notebooks。

支持更加灵活和更加强大的项目操作方式，和Jupyter Notebooks一致的组件和环境，但具有生产力更高的体验。

可以在一个窗口中放置笔记本、终端、文本文件和输出结果工作区，只需拖放你需要的单元即可。

可以编辑 Markdown、CSV 和 JSON 等常用文件格式，并实时预览修改所造成的影响。

Qt Console

一个可执行IPython的仿终端图形界面程序，可直接显示代码生成的图形，实现多行代码输入执行，以及内置许多有用的功能和函数。

Glueviz

Python库，用于探索相关数据集内部和之间的关系，创建统计图形等。

Orange3

交互式数据可视化的工具，通过巧妙的数据可视化执行简单的数据分析。

VS Code

Visual Studio Code是一个轻量级但功能强大的源代码编辑器，内置了对JavaScript，TypeScript和Node.js的支持，并为其他语言和运行时提供了丰富的扩展生态系统。

2.2 添加conda环境变量

避免找不到conda 命令的错误提示，需要添加conda环境变量；

例如：“D:\DownLoadFiles\anaconda3\Scripts\”

2.3 帮助信息

命令行下执行"conda -h"或“conda --help”可以获得帮助信息；

命令行下执行"conda <argument> -h"或“conda <argument> --help”可以获得具体参数的帮助信息；

2.4 添加Conda代理和国内镜像

$ conda -husage: conda [-h] [-V] command ...conda is a tool for managing and deploying applications, environments and packages.Options:positional arguments:  command    clean        Remove unused packages and caches.    config       Modify configuration values in .condarc. This is modeled                 after the git config command. Writes to the user .condarc                 file (C:\Users\guowli\.condarc) by default.

根据“conda -h”的提示信息，修改配置文件（如果没有，可以创建）

这里为“C:\Users\guowli\.condarc”

设置代理

$ cat /C/Users/guowli/.condarcproxy_servers:    http: http://10.144.1.10:8080    https: http://10.144.1.10:8080

添加国内镜像源（国内清华大学镜像）

可以在命令行下执行如下命令（配置改动将更新到配置文件）

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

conda源操作的基本命令

conda config --show                查看当前所有配置conda config --show-sources        查看当前使用源conda config --remove channels     删除指定源conda config --add channels        加指定源

或者直接修改修改配置文件

$ cat /C/Users/guowli/.condarcchannels:  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/  - defaultsshow_channel_urls: Trueallow_other_channels: True

2.5 设置Conda环境和缓存的路径

默认情况下，Conda创建的新环境以及过往安装的模块缓存都存储在用户目录。

默认信息不会在Conda（user-specific）配置文件“$HOME/.condarc”中体现，但可通过"conda info"查看，包括默认环境路径、默认缓存路径、Conda源设置等。

添加或修改“$HOME/.condarc”中的“env_dirs”和“pkgs_dirs”配置项，可以设置conda环境和缓存（envs directories 和 package cache）的默认路径。

按顺序第一个路径作为默认存储路径，搜索环境和缓存时按先后顺序在各目录中查找。

例如：在“$HOME/.condarc”中添加如下路径

envs_dirs:  - D:\DownLoadFiles\anaconda3\envs  # 按顺序第一个路径作为默认存储路径，搜索环境和缓存时按先后顺序在各目录中查找  - C:\Users\guowli\AppData\Local\conda\conda\envs  - C:\Users\guowli\.conda\envs                         pkgs_dirs:  - D:\DownLoadFiles\anaconda3\pkgs  - C:\Users\guowli\AppData\Local\conda\conda\pkgs

也可以使用conda命令指定存放路径：

conda config --add envs_dirs 
          <环境位置绝对路径>
             # 添加环境位置conda config --add pkgs_dirs 
           <包位置绝对路径>
              # 添加包位置

3- 管理Python包

3.1 升级所有工具包

安装完成后，可以对所有工具包进行升级，在命令行执行“conda upgrade --all”，询问是否安装升级版本时，输入y。

3.2 常用命令

conda install 
          
                    安装包conda install numpy scipy pandas     同时安装多个包conda install numpy=1.10             安装包的指定版本conda install anaconda               在当前环境安装anaconda集合包 conda remove 
           
               移除包conda update 
            
                升级包 conda list                    查看当前环境已安装的包信息conda search 
             
                 查询包信息conda search 
              
                   模糊查询包信息 conda install --name 
                
                
                  在指定环境安装的包信息conda remove --name 
                  
                  
                    移除指定环境的包conda update --name 
                    
                    
                      升级指定环境的包conda list --name 
                     
                       查看指定环境的已安装的包信息 conda update conda 更新condaconda update anaconda 更新anacondaconda update python 更新Python

3.3 通过pip来管理包

注意：conda和pip都是对当前环境进行安装、升级和卸载包的操作。

1. 设置允许pip访问conda包管理，执行命令“conda config --set use_pip True”；

$ conda config --set use_pip True$ cat /c/Users/guowli/.condarcuse_pip: true

2. 激活其中的一个运行环境

3. 在激活的运行环境中，执行pip命令来管理包，可以通过“--proxy”参数设置代理地址；

4- 管理Python环境

如果安装了 Python3 版本的 Anaconda 后，默认的 root 环境是 Python3；

4.1 常用命令

conda create --name 
             
            
                 创建新环境 conda create --name testpy2 python=2.7 pandas         创建名为testpy2的运行环境，并安装pandas包及其依赖包conda create --name testpy36 python=3.6 anaconda      创建名为testpy36的运行环境，并安装anaconda集合包（conda默认环境）conda env remove --name 
             
                  删除环境conda env list                    显示所有的环境conda info                        显示当前安装的conda信息conda info --envs                 显示所有运行环境source activate 
              
                   激活（进入）环境source deactivate             去激活（退出）当前环境

4.2 分享运行环境

为了保证代码可以正确运行，分享代码的同时，也需要将运行环境分享；

通过conda可将当前环境下的 package 信息存入YAML 文件，当执行他人的代码时，可使用此YAML文件创建同样的运行环境；

conda env export > BackupEnv.yaml    将当前运行环境的package信息导出到名为BackupEnv的YAML文件conda env create --force BackupEnv.yaml   使用YAML文件创建运行环境

4.3 完整示例

创建运行环境---》查看运行环境---》进入运行环境---》退出运行环境---》删除运行环境

$ py --version   # 当前默认python版本Python 3.7.1$ conda create --name testpy2 python=2.7 pandas  # 创建名为testpy2的运行环境，并安装pandas包及其依赖包Solving environment: done## Package Plan ##  environment location: D:\DownLoadFiles\anaconda3\envs\testpy2    # 创建的运行环境的所在目录  added / updated specs:  # conda仅安装pandas和python2.7相关的必须项（pandas的依赖项，python2.7, pip等）    - pandas    - python=2.7The following packages will be downloaded:    # 将要下载当前没有的安装包    package                    |            build    ---------------------------|-----------------    vc-9                       |       h7299396_1           3 KB    python-dateutil-2.7.5      |           py27_0         275 KB    pandas-0.23.4              |   py27h39f3610_0         8.8 MB    pytz-2018.7                |           py27_0         250 KB    certifi-2018.10.15         |           py27_0         139 KB    setuptools-40.5.0          |           py27_0         653 KB    numpy-base-1.15.4          |   py27h2753ae9_0         3.8 MB    pip-18.1                   |           py27_0         1.8 MB    vs2008_runtime-9.00.30729.1|       hfaea7d5_1        1017 KB    wincertstore-0.2           |   py27hf04cefb_0          13 KB    python-2.7.15              |       h2880e7c_3        20.3 MB    six-1.11.0                 |           py27_1          21 KB    numpy-1.15.4               |   py27hbe4291b_0          36 KB    mkl_fft-1.0.6              |   py27hac4a418_0         120 KB    wheel-0.32.2               |           py27_0          52 KB    ------------------------------------------------------------                                           Total:        37.1 MBThe following NEW packages will be INSTALLED:    # 将要安装的包    blas:            1.0-mkl    certifi:         2018.10.15-py27_0    icc_rt:          2017.0.4-h97af966_0    intel-openmp:    2019.0-118    mkl:             2019.0-118    mkl_fft:         1.0.6-py27hac4a418_0    numpy:           1.15.4-py27hbe4291b_0    numpy-base:      1.15.4-py27h2753ae9_0    pandas:          0.23.4-py27h39f3610_0    pip:             18.1-py27_0    python:          2.7.15-h2880e7c_3    python-dateutil: 2.7.5-py27_0    pytz:            2018.7-py27_0    setuptools:      40.5.0-py27_0    six:             1.11.0-py27_1    vc:              9-h7299396_1    vs2008_runtime:  9.00.30729.1-hfaea7d5_1    wheel:           0.32.2-py27_0    wincertstore:    0.2-py27hf04cefb_0Proceed ([y]/n)? yDownloading and Extracting Packagesvc-9                 | 3 KB      | ######################################################################## | 100%python-dateutil-2.7. | 275 KB    | ######################################################################## | 100%pandas-0.23.4        | 8.8 MB    | ######################################################################## | 100%pytz-2018.7          | 250 KB    | ######################################################################## | 100%certifi-2018.10.15   | 139 KB    | ######################################################################## | 100%setuptools-40.5.0    | 653 KB    | ######################################################################## | 100%numpy-base-1.15.4    | 3.8 MB    | ######################################################################## | 100%pip-18.1             | 1.8 MB    | ######################################################################## | 100%vs2008_runtime-9.00. | 1017 KB   | ######################################################################## | 100%wincertstore-0.2     | 13 KB     | ######################################################################## | 100%python-2.7.15        | 20.3 MB   | ######################################################################## | 100%six-1.11.0           | 21 KB     | ######################################################################## | 100%numpy-1.15.4         | 36 KB     | ######################################################################## | 100%mkl_fft-1.0.6        | 120 KB    | ######################################################################## | 100%wheel-0.32.2         | 52 KB     | ######################################################################## | 100%Preparing transaction: doneVerifying transaction: doneExecuting transaction: done## To activate this environment, use:# > activate testpy2## To deactivate an active environment, use:# > deactivate## * for power-users using bash, you must source#$ conda env list    # 显示所有运行环境# conda environments:#base                  *  D:\DownLoadFiles\anaconda3    # 星号表示是当前运行环境testpy2                  D:\DownLoadFiles\anaconda3\envs\testpy2$ source activate testpy2    # 进入testpy2运行环境(testpy2)$ conda env list# conda environments:#base                     D:\DownLoadFiles\anaconda3testpy2               *  D:\DownLoadFiles\anaconda3\envs\testpy2    # 星号表示是当前运行环境(testpy2)$ py --versionPython 3.7.1(testpy2)    # 括号中显示当前的运行环境$ conda info  # 显示conda信息     active environment : testpy2    active env location : D:\DownLoadFiles\anaconda3\envs\testpy2            shell level : 1       user config file : C:\Users\guowli\.condarc populated config files : C:\Users\guowli\.condarc          conda version : 4.5.11    conda-build version : 3.16.2         python version : 3.7.1.final.0       base environment : D:\DownLoadFiles\anaconda3  (writable)           channel URLs : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch                          https://repo.anaconda.com/pkgs/free/win-64                          https://repo.anaconda.com/pkgs/free/noarch                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch                          https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/win-64                          https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/noarch                          https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64                          https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch          package cache : D:\DownLoadFiles\anaconda3\pkgs                          C:\Users\guowli\AppData\Local\conda\conda\pkgs       envs directories : D:\DownLoadFiles\anaconda3\envs                          C:\Users\guowli\AppData\Local\conda\conda\envs                          C:\Users\guowli\.conda\envs               platform : win-64             user-agent : conda/4.5.11 requests/2.20.0 CPython/3.7.1 Windows/7 Windows/6.1.7601          administrator : False             netrc file : None           offline mode : False(testpy2)$ source deactivate    # 退出当前运行环境$ conda env list# conda environments:#base                  *  D:\DownLoadFiles\anaconda3    # 星号表示是当前运行环境testpy2                  D:\DownLoadFiles\anaconda3\envs\testpy2$ conda env remove --name testpy2    # 删除运行环境Remove all packages in environment D:\DownLoadFiles\anaconda3\envs\testpy2:## Package Plan ##  environment location: D:\DownLoadFiles\anaconda3\envs\testpy2The following packages will be REMOVED:    blas:            1.0-mkl    certifi:         2018.10.15-py27_0    icc_rt:          2017.0.4-h97af966_0    intel-openmp:    2019.0-118    mkl:             2019.0-118    mkl_fft:         1.0.6-py27hac4a418_0    numpy:           1.15.4-py27hbe4291b_0    numpy-base:      1.15.4-py27h2753ae9_0    pandas:          0.23.4-py27h39f3610_0    pip:             18.1-py27_0    python:          2.7.15-h2880e7c_3    python-dateutil: 2.7.5-py27_0    pytz:            2018.7-py27_0    setuptools:      40.5.0-py27_0    six:             1.11.0-py27_1    vc:              9-h7299396_1    vs2008_runtime:  9.00.30729.1-hfaea7d5_1    wheel:           0.32.2-py27_0    wincertstore:    0.2-py27hf04cefb_0Proceed ([y]/n)? y$ conda env list# conda environments:#base                  *  D:\DownLoadFiles\anaconda3$

5- 在PyCharm中使用Anaconda创建的环境

5.1 查看Conda环境信息

在Anaconda Prompt中通过“

conda env list”查看所有环境信息，确认环境所在目录；

注意：通过Conda创建的虚拟环境默认放置envs目录中，例如：“D:\DownLoadFiles\anaconda3\envs\mlcc”

5.2 更改PyCharm的编译器选项

打开Pycharm，然后依次点击File---》Settings---》Project:xxxxx---》Project Interperter---》“齿轮”按钮---》“Add Local...”

在出现页面中，添加Conda环境信息并保存

此时，依次点击File---》Settings---》Project:xxxxx---》Project Interperter---》“齿轮”按钮---》“Show All...”

依次点击File---》Settings---》Project:xxxxx---》Project Interperter，选择相应的环境。

6- 参考信息

Anaconda入门使用指南：

Anaconda使用总结：

7- 问题处理

7.1 问题1：告警信息“WARNING: The conda.compat module is deprecated and will be removed in a future release.”

问题现象：

安装Anaconda3后，在Anaconda Prompt执行conda命令，例如“conda env list”，提示告警信息“WARNING: The conda.compat module is deprecated and will be removed in a future release.”

问题原因：

Conda v4.6.11的一个bug，详情信息请查看：

问题处理方法：

升级conda版本。

(base) C:\Users\guowli>conda update condaWARNING: The conda.compat module is deprecated and will be removed in a future release.Collecting package metadata: doneSolving environment: done## Package Plan ##  environment location: C:\Office-Tools\Anaconda3  added / updated specs:    - condaThe following packages will be downloaded:    package                    |            build    ---------------------------|-----------------    conda-4.6.14               |           py37_0         2.1 MB  defaults    ------------------------------------------------------------                                           Total:         2.1 MBThe following packages will be UPDATED:  conda                                       4.6.11-py37_0 --> 4.6.14-py37_0Proceed ([y]/n)? yDownloading and Extracting Packagesconda-4.6.14         | 2.1 MB    | ############################################################################ | 100%Preparing transaction: doneVerifying transaction: doneExecuting transaction: done(base) C:\Users\guowli>ET _sysp=%~dpA'ET' is not recognized as an internal or external command,operable program or batch file.(base) C:\Users\guowli>IF NOT EXIST "!_sysp!\Scripts\conda.exe"Collecting package metadata: doneSolving environment: done# All requested packages already installed.(base) C:\Users\guowli>conda --versionconda 4.6.14(base) C:\Users\guowli>conda env list# conda environments:#base                  *  C:\Office-Tools\Anaconda3(base) C:\Users\guowli>