人工智能开发环境 Anaconda使用

分手后的思念是犯贱 2022-06-09 04:11 204阅读 0赞

# 文章来源：http://www.jianshu.com/p/2f3be7781451\# #

# Anaconda使用总结 #

2016.7.19 PeterYuan

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## 序 ##

Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。

个人尝试了很多类似的发行版，最终选择了Anaconda，因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda，对Anaconda的理解，并简要总结下相关的操作。

## Anaconda概述 ##

[Anaconda][]是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，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。Anaconda利用工具/命令`conda`来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。

这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别。`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。其实还有Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。

进入下文之前，说明一下conda的设计理念——**conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待，甚至包括python和conda自身**！因此，conda打破了包管理与环境管理的约束，能非常方便地安装各种版本python、各种package并方便地切换。

## Anaconda的安装 ##

Anaconda的下载页参见[官网下载][Link 1]，Linux、Mac、Windows均支持。

安装时，会发现有两个不同版本的Anaconda，分别对应Python 2.7和Python 3.5，两个版本其实除了这点区别外其他都一样。后面我们会看到，安装哪个版本并不本质，因为通过环境管理，我们可以很方便地切换运行时的Python版本。（由于我常用的Python是2.7和3.4，因此倾向于直接安装Python 2.7对应的Anaconda）

下载后直接按照说明安装即可。这里想提醒一点：尽量按照Anaconda默认的行为安装——不使用root权限，仅为个人安装，安装目录设置在个人主目录下（Windows就无所谓了）。这样的好处是，同一台机器上的不同用户完全可以安装、配置自己的Anaconda，不会互相影响。

对于Mac、Linux系统，Anaconda安装好后，实际上就是在主目录下多了个文件夹（`~/anaconda`）而已，Windows会写入注册表。安装时，安装程序会把bin目录加入PATH（Linux/Mac写入`~/.bashrc`，Windows添加到系统变量PATH），这些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac为例，安装完成后设置PATH的操作是

# 将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同，也可能是~/anaconda3/bin
    echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
    # 更新bashrc以立即生效
    source ~/.bashrc

配置好PATH后，可以通过`which conda`或`conda --version`命令检查是否正确。假如安装的是Python 2.7对应的版本，运行`python --version`或`python -V`可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)，也说明该发行版默认的环境是Python 2.7。

## Conda的环境管理 ##

Conda的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的Python，并能自由切换。对于上述安装过程，假设我们采用的是Python 2.7对应的安装包，那么Python 2.7就是默认的环境（默认名字是`root`，注意这个root不是超级管理员的意思）。

假设我们需要安装Python 3.4，此时，我们需要做的操作如下：

# 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本）
    conda create --name python34 python=3.4
    
    # 安装好后，使用activate激活某个环境
    activate python34 # for Windows
    source activate python34 # for Linux & Mac
    # 激活后，会发现terminal输入的地方多了python34的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.4对应的命令加入PATH
    
    # 此时，再次输入
    python --version
    # 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系统已经切换到了3.4的环境
    
    # 如果想返回默认的python 2.7环境，运行
    deactivate python34 # for Windows
    source deactivate python34 # for Linux & Mac
    
    # 删除一个已有的环境
    conda remove --name python34 --all

用户安装的不同python环境都会被放在目录`~/anaconda/envs`下，可以在命令中运行`conda info -e`查看已安装的环境，当前被激活的环境会显示有一个星号或者括号。

说明：有些用户可能经常使用python 3.4环境，因此直接把`~/anaconda/envs/python34`下面的bin或者Scripts加入PATH，去除anaconda对应的那个bin目录。这个办法，怎么说呢，也是可以的，但总觉得不是那么elegant……

如果直接按上面说的这么改PATH，你会发现conda命令又找不到了（当然找不到啦，因为conda在`~/anaconda/bin`里呢），这时候怎么办呢？方法有二：1. 显式地给出conda的绝对地址 2. 在python34环境中也安装conda工具（推荐）。

## Conda的包管理 ##

Conda的包管理就比较好理解了，这部分功能与`pip`类似。

例如，如果需要安装scipy：

# 安装scipy
    conda install scipy
    # conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目，对于python 3.4，conda会同时安装numpy和mkl（运算加速的库）
    
    # 查看已经安装的packages
    conda list
    # 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip，因此可以显示出通过各种方式安装的包

conda的一些常用操作如下：

# 查看当前环境下已安装的包
    conda list
    
    # 查看某个指定环境的已安装包
    conda list -n python34
    
    # 查找package信息
    conda search numpy
    
    # 安装package
    conda install -n python34 numpy
    # 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境
    # 也可以通过-c指定通过某个channel安装
    
    # 更新package
    conda update -n python34 numpy
    
    # 删除package
    conda remove -n python34 numpy

前面已经提到，conda将conda、python等都视为package，因此，完全可以使用conda来管理conda和python的版本，例如

# 更新conda，保持conda最新
    conda update conda
    
    # 更新anaconda
    conda update anaconda
    
    # 更新python
    conda update python
    # 假设当前环境是python 3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的当前最新版本

补充：如果创建新的python环境，比如3.4，运行`conda create -n python34 python=3.4`之后，conda仅安装python 3.4相关的必须项，如python, pip等，如果希望该环境像默认环境那样，安装anaconda集合包，只需要：

# 在当前环境下安装anaconda包集合
    conda install anaconda
    
    # 结合创建环境的命令，以上操作可以合并为
    conda create -n python34 python=3.4 anaconda
    # 也可以不用全部安装，根据需求安装自己需要的package即可

## 设置国内镜像 ##

如果需要安装很多packages，你会发现conda下载的速度经常很慢，因为Anaconda.org的服务器在国外。所幸的是，清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，我们将其加入conda的配置即可：

# 添加Anaconda的TUNA镜像
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    # TUNA的help中镜像地址加有引号，需要去掉
    
    # 设置搜索时显示通道地址
    conda config --set show_channel_urls yes

执行完上述命令后，会生成`~/.condarc`(Linux/Mac)或`C:\Users\USER_NAME\.condarc`文件，记录着我们对conda的配置，直接手动创建、编辑该文件是相同的效果。

## 跋 ##

Anaconda具有跨平台、包管理、环境管理的特点，因此很适合快速在新的机器上部署Python环境。总结而言，整套安装、配置流程如下：

*  下载Anaconda、安装
 *  配置PATH（bashrc或环境变量），更改TUNA镜像源
 *  创建所需的不用版本的python环境
 *  Just Try!

> cheat-sheet 下载：  
> [Conda cheat sheet][]

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参考资料

*  [Anaconda Homepage][Anaconda]
 *  [Anaconda Documentation][]
 *  [Conda Docs][]

作者：PeterYuan  
链接：http://www.jianshu.com/p/2f3be7781451\#  
來源：简书  
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

[Anaconda]: https://www.continuum.io/why-anaconda
[Link 1]: https://www.continuum.io/downloads
[Conda cheat sheet]: http://conda.pydata.org/docs/_downloads/conda-cheatsheet.pdf
[Anaconda Documentation]: https://docs.continuum.io/anaconda/index
[Conda Docs]: http://conda.pydata.org/docs/index.html