文章目录
- 前言
- Conda是什么
- Conda与Anaconda
- 安装Anaconda
- 安装包
- windows v2024.06-1安装包
- 更多版本安装包(Windows/Mac/Linux)
- 安装
- 添加环境变量
- 安装过程中遇到的问题
- 使用步骤
- 创建Python环境
- 激活Python环境
- 安装Python包
- 列出和切换 Python 版本
- 管理多个环境
- 总结
前言
开发环境中,需要使用不同的Python版本或者使用不同第三方包,开发过程中安装一个新的Python版本是一个令人头疼的问题,在此我们尝试使用Conda管理Python版本和Python的包版本,以便流畅的切换不同的环境。
Conda是什么
conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,主要用于安装、运行和升级包及其依赖项。conda 最常用于 Python 程序的包管理和环境管理,但它也支持其他语言如 R、C/C++、Java 等。在使用 conda 管理 Python 版本时,你可以轻松地在不同的环境中安装和使用不同版本的 Python。
Conda与Anaconda
首先,你需要在你的系统上安装 conda。通常,这是通过安装 Miniconda 或 Anaconda 来完成的。Miniconda 是一个较小的版本,只包含 conda、Python 和其必需的文件,而 Anaconda 包含 Miniconda 加上一系列预安装的科学计算包。这里我们使用Anaconda
安装Anaconda
安装包
windows v2024.06-1安装包
- 安装包下载 (见文章附件资源)
更多版本安装包(Windows/Mac/Linux)
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推荐国内清华镜像安装包:下载地址
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Anaconda 官方安装页面
安装
点击下载的安装包,安装即可
添加环境变量
例如我的安装路径为 D:\software\anaconda\anaconda,则添加如下环境变量到PATH中
安装过程中遇到的问题
Failed to parse: https://id:pw@address:port
解决方法: 取消 Anaconda 的代理设置
打开 .condarc 配置文件,删除proxy部分即可,文件位于 %USERPROFILE%\.condarc (当前用户目录下)
使用步骤
创建Python环境
安装完 conda 后,你可以通过创建新的环境来指定所需的 Python 版本。环境允许你在一个隔离的目录中安装软件包,而不会影响你的主系统或其他环境。
例如,要创建一个包含 Python 3.8 的新环境,你可以使用以下命令:
conda create --name myenv python=3.8
激活Python环境
创建环境后,你需要先激活它,然后才能在其中安装或使用软件包。
在 Windows 上,使用以下命令激活环境:
activate myenv
# 或者使用conda命令
conda activate myenv
在 macOS 和 Linux 上,使用以下命令:
source activate myenv
安装Python包
虽然Conda是一个强大的包管理器,但它可能不包含你需要的所有包。在这种情况下,你可以使用Python的包安装器pip来安装这些包。
激活Python环境之后,使用conda命令或者pip命令
conda install some-package-name
# 或者
pip install some-package-name
列出和切换 Python 版本
查看可用版本的 Python:
conda search python
切换环境的 Python 版本:
如果你想要在当前环境中切换 Python 版本,可以先查看有哪些版本的 Python 可用,然后可以使用 conda install 来安装你想要的版本。不过,通常最简单的方式是创建一个新的环境,并在创建时指定你想要的 Python 版本。
但如果你确实需要更新现有环境的 Python 版本,可以尝试:
conda install python=3.9
这将尝试在当前环境中更新 Python 到 3.9 版本。但是,这可能会因包兼容性问题而失败,所以创建新环境通常更安全。
管理多个环境
conda 允许你管理多个环境,每个环境都可以包含不同版本的 Python 和软件包。使用 conda env list(或 conda info --envs)可以查看所有已创建的环境。
通过这些基本步骤,你可以使用 conda 来管理和切换不同的 Python 版本,以便在不同的项目中保持软件包的兼容性。
总结
Anaconda适用于需要快速搭建Python开发和数据科学环境的用户。通过Anaconda,用户可以方便地安装和管理众多科学计算和数据分析软件包,同时利用conda来创建和管理独立的Python环境。