python conda安装

àì夳堔傛蜴生んèń 2022-06-16 10:46 161阅读 0赞

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25198543

说起Python入门第一步，很多人会说是Hello World。殊不知挡在众多小白同学面前的一座大山便是**安装Python**。安装Python有什么难的，可要真从2.x和3.x之争说起，夹杂着诸如Windows下如何安装lxml库，如何管理Python 2.x和Python 3.x之类的问题，工作量其实还是不小的。说起来我也是2、3混用了很久，初学时很长一段时间都停留在自带的idle编辑器，中间也因为编码问题专门转到过Ubuntu上去。现在的日常是本地Pycharm+远程服务器的Jupter Notebook。

今天写这篇文章，面向的是电脑里连Python都还没装的同学，推荐一种目前就我个人体验来看，最简单舒服省心的Python环境配置。当然了，如果电脑里混装了多版本很头疼，或者还在用idle+cmd进入Python命令行这样反人类的入门方式，不妨跟着试一试。

今天的主角是Anaconda，之后会再写文章详细介绍Jupyter的配置（本地和服务器配置，包括Win Server和Linux Server，还有多用户版本的Jupyterhub配置，当然拖更遥遥无期，急用的同学就自行谷歌，有问题可以私信我…）。

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，后面会详细展示。

Anaconda的官网在这里[Download Anaconda Now!][Download Anaconda Now]。与Python相对应，Anaconda的版本分为Anaconda2和Anaconda3，大家可以自行下载日常常用的版本，提供32位和64位下载。（2.x和3.x混用的同学也不要担心，后面我们会讲具体的版本管理）

当然了，如果你真的选择去官网下载Anaconda的话会发现，速度慢到令人发指；当你等待了30多分钟下载安装完以后想要安装或者更新其中的包时，又会发现其速度慢到会断开连接安装报错…

**（划重点）正确的姿势是从国内清华大学开源软件镜像站进行下载并配置镜像。**

下载地址 [Index of /anaconda/archive/][Index of _anaconda_archive]

选择相应的版本进行下载就好（直接找2017年最新版的Anaconda2或Anaconda3）。

下载完成后安装。C盘不吃紧的同学可以一路next，C盘如果吃紧最好换个地方，日积月累Anaconda会占用不小的地方…

另由评论区[@qwe14789cn][qwe14789cn]指出：

> 建议作者在文章里加上 anaconda安装路径不要出现空格，否则后面坑的不知东南西北

下载过程中除了安装位置外，还有两个需要确认的地方。

![2b6c9ec160bf471ee9baf5cd9e263d83.png][]![ec4fbfa88a09e1c185a69b81d324812e.png][]

第一个勾是是否把Anaconda加入环境变量，这涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令，推荐打勾，如果不打勾话问题也不大，可以在之后使用Anaconda提供的命令行工具进行操作；第二个是是否设置Anaconda所带的Python 3.6为系统默认的Python版本，这个自己看着办，问题不大。

一路安装完成以后，就可以打开cmd测试一下安装结果。

分别输入python、ipython、conda、jupyter notebook等命令，会看到相应的结果，说明安装成功。（python是进入python交互命令行；ipython是进入ipython交互命令行，很强大；conda是Anaconda的配置命令；jupyter notebook则会启动Web端的ipython notebook）

![d4060024cce7d8262ebbf911d65a1297.png][]需要注意的是jupyter notebook命令会在电脑本地以默认配置启动jupyter服务，之后会再谈到这个。

![9cd89940d4548ed99852752dd3b96898.png][]

Anaconda安装成功之后，我们需要**修改其包管理镜像为国内源**。

[Tsinghua Open Source Mirror][]

简单来说就是在cmd中分别运行这两个命令就好了。

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

设置好镜像以后，我们继续进行环境管理。

因为我现在安装的是最新版Anaconda3，其自带的Python版本为3.6，**如果我们需要添加2.7版本的Python，可以进行如下操作。**（同理，如果有人安装的是Anaconda2需要添加Python 3.x，之后操作里的2.7改为3.6或3.5即可）

conda create -n py27 python=2.7

其中py27是新添加环境的名字，可以自定义修改。

之后**通过activate py27和deactivate py27命令激活、退出该环境**。（Linux和OS系统的命令似乎是source activate和source deactivate）

activate py27

![7f73a76054c6ce771623fdc7009d0642.png][]

在激活新环境后，我们所做的操作便都是在新环境下的，包括pip命令来安装第三方库。我们来试一下pip安装lxml。

pip install lxml

![a54e2462a23ba1da0f5161688dc6a5e9.png][]![b6fb8e99ca3941ba59efca4cae9988bf.png][]

不出所料…失败了…如果你执意要自己解决这个问题，会很复杂，至少我在小白阶段直接放弃了解决这个问题…

那么正确的做法是什么呢？一条命令就够了。

conda install -n py27 lxml

![12e8dfe23a11511141a2ad4122a81baa.png][]![cf9ba8a9afd35281b27ac82926ecaa8a.png][]

当然了，对于可以正常安装的库，自然可以使用pip命令。

![83ab13371c9916970a0987b1706c6f00.png][]

最后，我们可以**通过conda info -e命令查看已有的环境。**

通过**conda remove -n env\_name --all来删除指定的环境**（如果不添--all参数，而是指明某个库名，则是删除该库）。

比如我现在要删除py35这个环境。

![761bd46be29cea9dae9f0a3c12986f5d.png][]

**彩蛋1**

由于我们现在安装的是Anaconda3，之后又新添加了Python 2.7环境，但是Python 3.6环境中安装了Anaconda自带的科学计算环境，Python 2.7中却没有，那么如何为新添加的环境也装上Anaconda的科学计算包呢，没必要一个一个来，更没有必要再去安装Anaconda2了，只需：

conda install -n py27 anaconda

但是这会安装非常多，非常多，非常多的包，慎用。

**彩蛋2**

我们已经说完了Anaconda中的包管理，那么既然Anaconda中可以使Python 2.x和3.x共存，Jupyter Notebook是否可以呢？

![dedde3844e2b1e942d1196eb7bdd22a1.png][]

当然可以。

在这里我们不展开来介绍Jupyter Notebook，因为后面还会专门再写一篇，大家可以先初步了解。多版本的Python或者R等语言，在Jupyter中被称作kernel。

如果想要给Jupyter添加多个Python版本的kernel，有两种做法。

如果这个Python版本已经存在（比如我们刚才添加的py27环境），那么你可以直接为这个环境安装ipykernel包。即：

conda install -n py27 ipykernel

然后激活这个环境，输入

python -m ipykernel install --user

![0c0e0e11f4e2626b2bcfa3da84544b1b.png][]![abd838170a7db4b6b8d8469a183ae6d8.png][]

如果所需版本并不是已有的环境，可以直接在创建环境时便为其预装ipykernel。

如：

conda create -n py27 python=2.7 ipykernel

PS 如果想要在创建新版本环境时直接装上其他库，像这里的ipykernel一样直接附在后面就可以了。之后同样是激活环境并添加kernel。

PPS 这个命令生成的其实是一个JSON文件，可以直接查看并修改。

![164cc227e5a492af6d304af15b061328.png][]

希望大家从此不再因为选择版本、安装Python、管理环境、添加第三方库（**能用conda用conda，不能用conda用pip**）、选择IDE（单文件Jupyter，项目组织开Pycharm）等等杂事所困扰，专心于代码。

（当然了，有一些库不论conda和pip都无法直接安装，只能下载.whl，这里不再赘述了，小白同学遇到这种问题的时候，应该也有能力自己解决这种问题了）

祝进步，祝愉快！迟到的新年快乐！

\# 催更只接受打赏…（说的好像有人打赏似的…说的好像有人打赏就会更似的…）

[Download Anaconda Now]: http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.continuum.io/downloads
[Index of _anaconda_archive]: http://link.zhihu.com/?target=https%3A//mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
[qwe14789cn]: http://www.zhihu.com/people/0c43ade5b19c3652ec1861a8109c6729
[2b6c9ec160bf471ee9baf5cd9e263d83.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/2b6c9ec160bf471ee9baf5cd9e263d83.png
[ec4fbfa88a09e1c185a69b81d324812e.png]: /images/20220616/9705aea545de4aeba10f5e5060247e7b.png
[d4060024cce7d8262ebbf911d65a1297.png]: /images/20220616/08cac2c13dd44107bbdf862677bf3d02.png
[9cd89940d4548ed99852752dd3b96898.png]: /images/20220616/db1e001d3d3c4db89ddec1610549d9d8.png
[Tsinghua Open Source Mirror]: http://link.zhihu.com/?target=https%3A//mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
[7f73a76054c6ce771623fdc7009d0642.png]: /images/20220616/f51d0a1c517c47b6bdeadfb867c8c626.png
[a54e2462a23ba1da0f5161688dc6a5e9.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a54e2462a23ba1da0f5161688dc6a5e9.png
[b6fb8e99ca3941ba59efca4cae9988bf.png]: /images/20220616/8ed43f63d3954b1abd0582b4a8008568.png
[12e8dfe23a11511141a2ad4122a81baa.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/12e8dfe23a11511141a2ad4122a81baa.png
[cf9ba8a9afd35281b27ac82926ecaa8a.png]: /images/20220616/804fcd3407724c54a97d358f9abda577.png
[83ab13371c9916970a0987b1706c6f00.png]: /images/20220616/d42037b65d624f988803e7b96e3b493e.png
[761bd46be29cea9dae9f0a3c12986f5d.png]: /images/20220616/d04f49bd1eb049eca8b19e4a0bb0d51c.png
[dedde3844e2b1e942d1196eb7bdd22a1.png]: /images/20220616/ee881d4dd5f74fbcb8230a3b6be255e2.png
[0c0e0e11f4e2626b2bcfa3da84544b1b.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0c0e0e11f4e2626b2bcfa3da84544b1b.png
[abd838170a7db4b6b8d8469a183ae6d8.png]: /images/20220616/f6e79f8423aa4db582dea5f2ccade2d8.png
[164cc227e5a492af6d304af15b061328.png]: /images/20220616/e2e9fbc045ba4fc98e5a97b02e80b46d.png