关于Anaconda的第三方库管理，创建虚拟环境等问题

ゝ一纸荒年。 2022-05-30 03:53 193阅读 0赞

最近两天纠结与Anaconda的第三方库的管理，以及虚拟环境创建等问题，有一些小收获，这里做个总结：

**Anaconda的基本介绍**  
Anaconda是Python的一个开源发行版本，主要面向科学计算。我们可以简单理解为，Anaconda是一个预装了很多我们用的到或用不到的第三方库的Python。而且相比于大家熟悉的pip install命令，Anaconda中增加了conda install命令。当你熟悉了Anaconda以后会发现，conda install会比pip install更方便一些。比如大家经常烦恼的lxml包的问题，在Windows下pip是无法顺利安装的，而conda命令则可以。  
Conda和Pip都是一个包管理器。  
Conda没有语言限制，可以构建和管理任何语言的任何类型的软件，这其中也包括Python。(来自网络)  
Pip代表Pip Installs Packages，是Python的官方认可的包管理器，最常用于安装在Python包索引（PyPI）上发布的包。  
PyPI网址：[https://pypi.python.org/pypi][https_pypi.python.org_pypi] 可以在这上面查询是否有自己需要的python包  
![无][SouthEast]

当然，pip也可以安装whl文件。conda旨在管理任何软件堆栈中的包和依赖关系，其安装过程中，会提示  
获取包元数据：Fetching package metadata， 不是从PyPi(PyPI - the Python Package Index: 目前有121523个包)  
并且提示哪些包与当前所要安装的包之间有依赖关系，并且会自动安装和更新，用起来会更靠谱。

$conda info -e
    # conda environments: 查看conda创建的环境
    #
    tensorflow               /home/tsq/anaconda2/envs/tensorflow
    root                  *  /home/tsq/anaconda2
    
    $conda list -n root：也就是查看/home/tsq/anaconda2下的包，总数有227，root是conda默认的安装包的环境。
    $conda list -n tensorflow: 0个包

conda设置镜像：  
使用清华的镜像

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

查看当前配置信息：

conda info

查看自己的当前配置

conda config show

**关于pip install和conda install的问题**

sudo pip install 包名 -d \[~/softwares/anaconda/lib/python2.7/site-packages/ \]对应anacond下的路径即可。如果是压缩文件还需要解压安装  
用anaconda里自带的pip来安装该包。比如/home/test/anaconda/bin/pip install 包名，也会安装到anaconda的环境中来。

你看哦，我 command line 里输入 pip list， 出现所有的 packages， 然后输入

’ pip show django-ckeditor’ (这个是我用 pip install安装的), 然后出现“Name: django-ckeditor Location: /anaconda/lib/python2.7/site-packages” 也就是说我 pip install 的 path 就是 anaconda 的路径，这样我用 conda list 也可以看到 pip 安装的 package，一样可以升级管理， 输入 conda list  
‘django-ckeditor 5.1.0 ’显示为 pip 安装的

pip install后在conda list里直接就有了。（最好用conda install，不行就pip install，再不行就到官网自己下载第三方库）

**关于创建并移除虚拟环境：**  
查看当前存在的虚拟环境：

conda info --envs
    conda info -e

创建虚拟环境，指定环境名称为tensorflow，python版本为python2.7（如果本机内没有安装这个版本的python，就会自动下载安装），创建的虚拟环境路径一般为F:\\Anaconda2\\envs

conda create -n tensorflow python=3.5

激活虚拟环境

activate tensorflow

经过上面一步，进入了tensorflow虚拟环境中了，所以现在所有的操作将只会影响到这个环境。下面在这个环境中安装自己想安装的第三方库，比如

pip install wheel

**在pycharm中使用虚拟环境**

File->setting->Project:XXXX->Project Interperter  
可以新建一个，也可以选择上面所创建的虚拟环境。

本人Anaconda安装路径为：F:\\Anaconda2  
上面步骤所创建的虚拟环境的路径为：F:\\Anaconda2\\envs\\tensorflow\\python.ext，其中tensorflow表示虚拟环境的名字。