一招搞定anaconda Love The Way You Lie 2022-12-02 15:21 140阅读 0赞 ### 一招搞定anaconda ### * 1.安装 * 2.镜像源配置 * 3.虚拟环境的管理 * 4.不通过缓存下载 * 5.conda环境复制 # 1.安装 # 在官网下载会发现真的好慢,此处建议直接通过清华大学镜像下载,镜像链接如下: > [https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A][https_mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn_anaconda_archive_C_M_O_A] 另外可以在这个镜像网站下载自己所需的软件,下面是该网站的一个截图 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_70] 下载好镜像后,直接点击,安装过程中需要注意以下几点: **1.为谁使用** ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_70 1] 建议选推荐的Just Me,如果你的计算机有多个用户,可以按需选择。 **2.安装路径** ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_70 2] 建议安装在c盘以外的其他位置,默认路径C:\\Users\\你的用户名 **3.是否添加环境变量** ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_5] 官方不建议,但是我觉得添加比较方便,不添加的话,在命令行没办法直接使用conda命令的,需要通过开始菜单的Anaconda Prompt命令窗运行命令,看个人选择吧。 安装好后,在命令行或者Anaconda Prompt输入以下命令 > conda --version 如果显示了anaconda的版本信息,则证明安装成功。 ![在这里插入图片描述][20200831103429133.png] # 2.镜像源配置 # 对于镜像源的配置,一种是对通过conda命令下载包的配置镜像源,另一种是为pip命令下载包配置镜像源 conda镜像源配置 **1.添加镜像源** 在使用conda安装一些所需包之前,如果此时直接下载包,会发现速度慢的掉渣,因此可以先修改下镜像源为国内镜像源,下面为清华镜像源与中科大镜像源,建议统统添加,添加好以后,关掉命令窗,再打开(此处我看有些人这样建议,说重启命令窗下载速度才会变快,那就操作一下吧,反正没坏处),此时再下载包,会发现真的起飞了。 清华镜像源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 中科大镜像源 conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ 再通过下面的命令设置搜索时显示镜像源的地址 > conda config --set show\_channel\_urls yes **2.显示镜像源** 此时,通过以下命令可以查看已经配置的镜像源(此处显示的先后顺序就是利用的镜像源下载的先后顺序,最初默认的镜像源在最后,也就是当前面设置的所有镜像都下载不了该包,再通过默认通道下载) > conda config --show **3.删除镜像源** 当该镜像源不管用时,可以通过以下命令清除某个镜像源(url地址指的就是配置的镜像源的网址) > conda config --remove channels url地址 也可以清除所有的镜像源,命令如下 > conda config --remove-key channels pip镜像源的配置 **1.常用镜像源** 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ **2.使用pip镜像源** a.临时使用(建议该种方法) 在使用pip install 包名命令时,在其后加上`-i 镜像源url地址`,如: > pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple b.永久配置使用(不建议使用) 直接在命令行输入以下命令,下面以清华镜像源为例 > pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 此时再通过pip命令下载,真的就会起飞。 # 3.虚拟环境的管理 # **为什么要创建虚拟环境?** 这是因为不同的项目可能需要的python版本、包的版本不同,另外,anaconda下载好后,里面包含了python以及很多包,但是并不是所有包我们的项目都需要,如直接用该环境配置我们的项目,那项目每次需要加载很多不需要的包。 因此我们不直接使用下载的anaconda中的环境,通过创建一个虚拟环境,在虚拟环境中安装所需要的包,让此虚拟环境来适应我们的项目,在pycharm等编辑器中,选择虚拟环境中的解释器,让其运行我们的项目。 可以看出创建虚拟环境即安装一个真实的python环境, 另外我们可以通过activate等命令去切换我们当前的python环境, 用存在不同版本解释器和不同包的虚拟环境去运行项目。 创建好的虚拟环境,在anaconda安装路径下的envs文件夹下。 **1.创建虚拟环境** 输入以下命令,创建名为python3的虚拟环境 > conda create -n python3 python=3.7.6 **2.激活环境** 创建好以后会有提示激活环境,输入以下命令行激活并进入虚拟环境(此处虚拟环境名为python3) > activate python3 ![在这里插入图片描述][20200901002756637.png] 此时显示进入虚拟环境了,可以下载所需要的包了 **3.退出虚拟环境** 承接上面进入名为python的虚拟环境,退出该虚拟环境,则输入下面的命令 > conda deactivate **4.显示所有的环境** 通过下面命的命令显示此时anaconda拥有的所有环境 > conda info --env **5.显示虚拟环境中安装的所有包** 进入虚拟环境,然后通过以下命令显示该环境中安装的所有包 > conda list 如果在anaconda基环境下,则需要在上面的命令后添加`-n 虚拟环境名` **6.删除虚拟环境中的包** 通过以下命令删除包 > conda remove 包名 > 或 > pip uninstall 包名 **7.删除虚拟环境** 在基环境中,可以通过下面的命令可以删除该虚拟环境 > conda remove --name 环境名 --all 我发现通过这种方式删除虚拟环境,实际上会保存虚拟环境的Scripts文件,不过没啥影响 **8.分享该虚拟环境** 此处以保存文件名env.yaml为例 > conda env export > env.yaml 我直接安装的默认路径下,此时生成的env.yaml文件保存在默认路径下,即**C:\\Users\\你的用户名**路径下。 **9.用分享的.yaml文件创建虚拟环境** 当小伙伴拿到你分享的.yaml文件后,放到anaconda安装路径下,然后通过下面的命令,便可以安装一个和你相同环境名字的虚拟环境了。 > conda env create -f env.yaml 此处,如果自己想尝试下用自己分享的文件创建虚拟环境,注意需要修改该文件下的name,因为自己已经含有一个相同name的虚拟环境了,会提示`CondaValueError: prefix already exists`错误,将其改个名字就ok了。 # 4.不通过缓存下载 # 其实在我们下载包的过程中,当未完全下载好包而出现停止时,若再输入命令下载会在上次的基础上接着下载,也就是存在缓存,而有时下载中出现的意外导致之前的缓存不可应用,因此需要不通过缓存区下载包,主要使用`--no-cache-dir install`即可 如: > pip --no-cache-dir install 包名 -i url路径 # 5.conda环境复制 # 导出.yaml环境文件 通过下面的命令导出conda环境的包 conda env export > environment.yaml 注意:在哪个路径下使用的上述命令,该文件便会出现在其文件路径下。 关于conda环境复制,其他可参考的博客 https://blog.csdn.net/sinat\_28442665/article/details/86650152 上面这些时比较常用的 ,以后用到其他的会及时更新。 [https_mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn_anaconda_archive_C_M_O_A]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221123/cb9549fe6de14b419093948a086e80a5.png [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221123/851de7a8c33e445daafdf0384c498e2c.png [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221123/e09dfe09c4174268b5fd0b806cd31c49.png [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_5]: /images/20221123/1321f18148c94b0d9f306b4ea0526856.png [20200831103429133.png]: /images/20221123/15952e1956a147de9b894ad5b0065cd5.png [20200901002756637.png]: /images/20221123/06e7fd8112ca40b687cfdc4473f06ce9.png
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