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如何用anaconda python

Python易用,但用好卻不易,其中比較頭疼的就是包管理和Python不同版本的問題,特別是當妳使用Windows的時候。為了解決這些問題,有不少發行版的Python,比如WinPython、Anaconda等,這些發行版將python和許多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,還有virtualenv、pyenv等工具管理虛擬環境。

個人嘗試了很多類似的發行版,最終選擇了Anaconda,因為其強大而方便的包管理與環境管理的功能。該文主要介紹下Anaconda,對Anaconda的理解,並簡要總結下相關的操作。

Anaconda概述

Anaconda是壹個用於科學計算的Python發行版,支持 Linux, Mac, Windows系統,提供了包管理與環境管理的功能,可以很方便地解決多版本python並存、切換以及各種第三方包安裝問題。Anaconda利用工具/命令conda來進行package和environment的管理,並且已經包含了Python和相關的配套工具。

這裏先解釋下conda、anaconda這些概念的差別。conda可以理解為壹個工具,也是壹個可執行命令,其核心功能是包管理與環境管理。包管理與pip的使用類似,環境管理則允許用戶方便地安裝不同版本的python並可以快速切換。Anaconda則是壹個打包的集合,裏面預裝好了conda、某個版本的python、眾多packages、科學計算工具等等,所以也稱為Python的壹種發行版。其實還有Miniconda,顧名思義,它只包含最基本的內容——python與conda,以及相關的必須依賴項,對於空間要求嚴格的用戶,Miniconda是壹種選擇。

進入下文之前,說明壹下conda的設計理念——conda將幾乎所有的工具、第三方包都當做package對待,甚至包括python和conda自身!因此,conda打破了包管理與環境管理的約束,能非常方便地安裝各種版本python、各種package並方便地切換。

Anaconda的安裝

Anaconda的下載頁參見官網下載,Linux、Mac、Windows均支持。

安裝時,會發現有兩個不同版本的Anaconda,分別對應Python 2.7和Python 3.5,兩個版本其實除了這點區別外其他都壹樣。後面我們會看到,安裝哪個版本並不本質,因為通過環境管理,我們可以很方便地切換運行時的Python版本。(由於我常用的Python是2.7和3.4,因此傾向於直接安裝Python 2.7對應的Anaconda)

下載後直接按照說明安裝即可。這裏想提醒壹點:盡量按照Anaconda默認的行為安裝——不使用root權限,僅為個人安裝,安裝目錄設置在個人主目錄下(Windows就無所謂了)。這樣的好處是,同壹臺機器上的不同用戶完全可以安裝、配置自己的Anaconda,不會互相影響。

對於Mac、Linux系統,Anaconda安裝好後,實際上就是在主目錄下多了個文件夾(~/anaconda)而已,Windows會寫入註冊表。安裝時,安裝程序會把bin目錄加入PATH(Linux/Mac寫入~/.bashrc,Windows添加到系統變量PATH),這些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac為例,安裝完成後設置PATH的操作是

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# 將anaconda的bin目錄加入PATH,根據版本不同,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後,可以通過which conda或conda --version命令檢查是否正確。假如安裝的是Python 2.7對應的版本,運行python --version或python -V可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit),也說明該發行版默認的環境是Python 2.7。

Conda的環境管理

Conda的環境管理功能允許我們同時安裝若幹不同版本的Python,並能自由切換。對於上述安裝過程,假設我們采用的是Python 2.7對應的安裝包,那麽Python 2.7就是默認的環境(默認名字是root,註意這個root不是超級管理員的意思)。

假設我們需要安裝Python 3.4,此時,我們需要做的操作如下:

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# 創建壹個名為python34的環境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda會為我們自動尋找3.4.x中的最新版本)

conda create --name python34 python=3.4

# 安裝好後,使用activate激活某個環境

activate python34 # for Windows

source activate python34 # for Linux & Mac

# 激活後,會發現terminal輸入的地方多了python34的字樣,實際上,此時系統做的事情就是把默認2.7環境從PATH中去除,再把3.4對應的命令加入PATH

# 此時,再次輸入

python --version

# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`,即系統已經切換到了3.4的環境

# 如果想返回默認的python 2.7環境,運行

deactivate python34 # for Windows

source deactivate python34 # for Linux & Mac

# 刪除壹個已有的環境

conda remove --name python34 --all

用戶安裝的不同python環境都會被放在目錄~/anaconda/envs下,可以在命令中運行conda info -e查看已安裝的環境,當前被激活的環境會顯示有壹個星號或者括號。

說明:有些用戶可能經常使用python 3.4環境,因此直接把~/anaconda/envs/python34下面的bin或者Scripts加入PATH,去除anaconda對應的那個bin目錄。這個辦法,怎麽說呢,也是可以的,但總覺得不是那麽elegant……

如果直接按上面說的這麽改PATH,妳會發現conda命令又找不到了(當然找不到啦,因為conda在~/anaconda/bin裏呢),這時候怎麽辦呢?方法有二:1. 顯式地給出conda的絕對地址 2. 在python34環境中也安裝conda工具(推薦)。

Conda的包管理

Conda的包管理就比較好理解了,這部分功能與pip類似。

例如,如果需要安裝scipy:

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# 安裝scipy

conda install scipy

# conda會從從遠程搜索scipy的相關信息和依賴項目,對於python 3.4,conda會同時安裝numpy和mkl(運算加速的庫)

# 查看已經安裝的packages

conda list

# 最新版的conda是從site-packages文件夾中搜索已經安裝的包,不依賴於pip,因此可以顯示出通過各種方式安裝的包

conda的壹些常用操作如下:

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# 查看當前環境下已安裝的包

conda list

# 查看某個指定環境的已安裝包

conda list -n python34

# 查找package信息

conda search numpy

# 安裝package

conda install -n python34 numpy

# 如果不用-n指定環境名稱,則被安裝在當前活躍環境

# 也可以通過-c指定通過某個channel安裝

# 更新package

conda update -n python34 numpy

# 刪除package

conda remove -n python34 numpy

前面已經提到,conda將conda、python等都視為package,因此,完全可以使用conda來管理conda和python的版本,例如

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# 更新conda,保持conda最新

conda update conda

# 更新anaconda

conda update anaconda

# 更新python

conda update python

# 假設當前環境是python 3.4, conda會將python升級為3.4.x系列的當前最新版本

補充:如果創建新的python環境,比如3.4,運行conda create -n python34 python=3.4之後,conda僅安裝python 3.4相關的必須項,如python, pip等,如果希望該環境像默認環境那樣,安裝anaconda集合包,只需要:

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# 在當前環境下安裝anaconda包集合

conda install anaconda

# 結合創建環境的命令,以上操作可以合並為

conda create -n python34 python=3.4 anaconda

# 也可以不用全部安裝,根據需求安裝自己需要的package即可

設置國內鏡像

如果需要安裝很多packages,妳會發現conda下載的速度經常很慢,因為Anaconda.org的服務器在國外。所幸的是,清華TUNA鏡像源有Anaconda倉庫的鏡像,我們將其加入conda的配置即可:

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# 添加Anaconda的TUNA鏡像

conda config --add channels u.cn/anaconda/pkgs/free/

# TUNA的help中鏡像地址加有引號,需要去掉

# 設置搜索時顯示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

執行完上述命令後,會生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:UsersUSER_NAME.condarc文件,記錄著我們對conda的配置,直接手動創建、編輯該文件是相同的效果。

Anaconda具有跨平臺、包管理、環境管理的特點,因此很適合快速在新的機器上部署Python環境。總結而言,整套安裝、配置流程如下:

下載Anaconda、安裝

配置PATH(bashrc或環境變量),更改TUNA鏡像源

創建所需的不用版本的python環境

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