anacondav5.3.1

anaconda绿色版是一款集成的Python环境，可以看做Python的一个集成安装，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包，并能够在不同的环境之间切换，安装它后就默认安装了python、IPython、集成开发环境Spyder和众多的包和模块，而无需再单独下载配置，方便用户对包进行统一的管理和获取，节省了用户的时间，提高了工作效率，装好即用，特别适合懒人，非常方便，感兴趣的用户可以在这里下载体验。

anaconda中文版软件介绍：

1)Anaconda 附带了一大批常用数据科学包，它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以立即开始处理数据。

2)管理包

Anaconda 是在 conda(一个包管理器和环境管理器)上发展出来的。

在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda(包管理器)可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。

3)管理环境

为什么需要管理环境呢?

比如你在A项目中用了 Python 2，而新的项目B老大要求使用Python 3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候 conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。

还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个 Numpy 版本，你要做的应该是，为每个 Numpy 版本创建一个环境，然后项目的对应环境中工作。这时候conda就可以帮你做到，而且conda不会影响系统自带的python。

anaconda中文版软件功能：

管理环境

1、创建新环境

conda create --name

2、切换环境

activate

3、退出环境至root

deactivate

4、复制环境

conda create --name --clone

5、删除环境

conda remove --name --all

管理conda

1、验证conda已被安装

conda --version

终端上将会以conda 版本号的形式显示当前安装conda的版本号。如：conda 3.11.0

2、 更新conda至最新版本

conda update conda

执行命令后，conda将会对版本进行比较并列出可以升级的版本。同时，也会告知用户其他相关包也会升级到对应版本。

3、查看conda帮助信息

conda --help或conda -h

4、卸载conda

控制面板 → 添加或删除程序 → 选择“Python X.X (Anaconda)” → 点击“删除程序”

anaconda中文版使用方法：

管理环境

1. 创建新环境

conda create --name

注意：

即创建的环境名。建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”。

即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”。

如果要安装指定的版本号，则只需要在包名后面以=和版本号的形式执行。如：conda create --name python2 python=2.7，即创建一个名为“python2”的环境，环境中安装版本为2.7的python。

如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在后以空格隔开，添加多个包名即可。如：conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas，即创建一个名为“python3”的环境，环境中安装版本为3.5的python，同时也安装了numpy和pandas。

--name同样可以替换为-n。

提示：默认情况下，新创建的环境将会被保存在/Users//anaconda3/env目录下，其中，为当前用户的用户名。

2. 切换环境

① Linux 或 macOS

source activate

② Windows

activate

③ 提示

如果创建环境后安装Python时没有指定Python的版本，那么将会安装与该软件版本相同的Python版本，即如果安装该软件第2版，则会自动安装Python 2.x;如果安装该软件第3版，则会自动安装Python 3.x。

当成功切换环境之后，在该行行首将以“(env_name)”或“[env_name]”开头。其中，“env_name”为切换到的环境名。如：在macOS系统中执行source active python2，即切换至名为“python2”的环境，则行首将会以(python2)开头。

3. 退出环境至root

① Linux 或 macOS

source deactivate

② Windows

deactivate

③ 提示

当执行退出当前环境，回到root环境命令后，原本行首以“(env_name)”或“[env_name]”开头的字符将不再显示。

4. 显示已创建环境

conda info --envs

或

conda info -e

或

conda env list

5. 复制环境

conda create --name --clone

注意：

即为被复制/克隆环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。

即为复制之后新环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。

如：conda create --name py2 --clone python2，即为克隆名为“python2”的环境，克隆后的新环境名为“py2”。此时，环境中将同时存在“python2”和“py2”环境，且两个环境的配置相同。

6. 删除环境

conda remove --name --all

注意：为被删除环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。

三、管理包

1. 查找可供安装的包版本

① 精确查找

conda search --full-name

注意：

--full-name为精确查找的参数。

是被查找包的全名。包名两边不加尖括号“<>”。

例如：conda search --full-name python即查找全名为“python”的包有哪些版本可供安装。

② 模糊查找

conda search

注意：是查找含有此字段的包名。此字段两边不加尖括号“<>”。

例如：conda search py即查找含有“py”字段的包，有哪些版本可供安装。

2. 获取当前环境中已安装的包信息

conda list

执行上述命令后将在终端显示当前环境已安装包的包名及其版本号。

3. 安装包

① 在指定环境中安装包

conda install --name

注意：

即将包安装的指定环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。

即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。

例如：conda install --name python2 pandas即在名为“python2”的环境中安装pandas包。

② 在当前环境中安装包

conda install

注意：

即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。

执行命令后在当前环境中安装包。

例如：conda install pandas即在当前环境中安装pandas包。

③ 使用pip安装包

→ 使用场景

当使用conda install无法进行安装时，可以使用pip进行安装。例如：see包。

→ 命令

pip install

注意：为指定安装包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。

如：pip install see即安装see包。

→ 注意

pip只是包管理器，无法对环境进行管理。因此如果想在指定环境中使用pip进行安装包，则需要先切换到指定环境中，再使用pip命令安装包。

pip无法更新python，因为pip并不将python视为包。

pip可以安装一些conda无法安装的包;conda也可以安装一些pip无法安装的包。因此当使用一种命令无法安装包时，可以尝试用另一种命令。

4. 卸载包

① 卸载指定环境中的包

conda remove --name

注意：

即卸载包所在指定环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。

即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。

例如：conda remove --name python2 pandas即卸载名为“python2”中的pandas包。

② 卸载当前环境中的包

conda remove

注意：

即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。

执行命令后即在当前环境中卸载指定包。

例如：conda remove pandas即在当前环境中卸载pandas包。

5. 更新包

① 更新所有包

conda update --all

或

conda upgrade --all

建议：在安装该软件之后执行上述命令更新该软件中的所有包至最新版本，便于使用。

② 更新指定包

conda update

或

conda upgrade

注意：

为指定更新的包名。包名两边不加尖括号“<>”。

更新多个指定包，则包名以空格隔开，向后排列。如：conda update pandas numpy matplotlib即更新pandas、numpy、matplotlib包。

anaconda中文版常见问题：

问：安装了anaconda 还要装python吗?

答：不用了，anaconda是集成开发环境的。

问：anaconda与python什么关系?

答：anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库，主要是安装方便，而python是一个编译器，如果不使用anaconda，那么安装起来会比较痛苦，各个库之间的依赖性就很难连接的很好。

问：anaconda是干什么的，是 python的第三方解释环境吗?

答：这是一个集成的Python环境，一键安装，装好即用，特别适合懒人，对Windows环境而言，也不用安装C++编译器了。。。其使用conda来管理包，集成了Python主程序，IDE(Spyder)与IPython，以及常用的第三方库，例如Flask。。。并有适合Windows，OS X，与Linux三个系统，以及32位、或者64位，Python 2.7、或者3.6版本，不同组合选项，总有一款适合你。。。