Anaconda安装使用

原创

oriRNA

修改于 2018-05-29 20:45:54

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修改于 2018-05-29 20:45:54

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。所以conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。

packages 管理： 可以使用 conda 来安装、更新、卸载工具包，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并不仅仅管理Python的工具包，它也能安装非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。

虚拟环境管理： 在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。对纠结于 Python 版本的同学们，我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境，来分别运行不同版本的 Python 代码。

Anaconda 的优点？

Anaconda的优点总结起来就八个字：省时省心、分析利器。

省时省心： Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。
分析利器： 在 Anaconda 官网中是这么宣传自己的：适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析，甚至可以用在大数据和人工智能领域。

centos安装anaconda

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.3.0-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda2-4.3.0-Linux-x86_64.sh

#有的情况下，你可能会遇到找不到 conda 命令的错误提示，这很可能是环境路径设置的问题，需要添加conda环境变量：export PATH=xxx/anaconda/bin:$PATH, 其中xxx替换成anaconda的安装路径。

export PATH=/root/anaconda2/bin:$PATH

#查看conda版本

conda --version

添加channels
conda config --add channels conda-forge　　　　
conda config --add channels defaults　　　
conda config --add channels r　　　　
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --set show_channel_urls yes
#不过还有简单粗暴地方法：直接修改conda的配置，一般在当前用户路径下，比如vim ~/.condarc

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:UsersUSER_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。

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