先简单说一下：Anaconda 是对 Python 环境进行管理的一个工具，我们知道每个 Python 环境中需要一个解释器和一个包集合，但是随着不同项目需要的解释器以及各种包的版本不同，需要多个环境管理，这时就需要 Anaconda 的存在，将多个 Python 环境分隔开管理。

安装

Windows安装

  1. Anaconda官网 下载，除以下两步外，其他一切默认即可：

    • 有一步为 Install for，选择第二项 All Users;
    • 有一步是 Advanced Options，选择第二项（第一项写着 Not Recommended），我们要自己添加环境变量，不然后面有问题。
    • （当然你可以修改安装路径）

  2. 配置环境变量：此电脑->属性->高级系统设置->环境变量->系统变量->Path->新建，将如下几条文件（当然要是你自己的路径）添加进去：

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    E:\Anaconda3
    E:\Anaconda3\Scripts
    E:\Anaconda3\Library\bin
    E:\Anaconda\Library\mingw-w64\bin
    E:\Anaconda\Library\usr\bin

  3. 测试是否安装成功，快捷键 Ctrl+R 输入 cmd，再输入 conda --version，输出版本正常就成功。

Linux安装

  1. Anaconda官网 下载，如果嫌慢，这里提供 清华大学开源软件镜像站，下载后进入相应目录即可；当然你也可以用 wget 命令行下载（下面这个2021年的可用）

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    wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

  2. bash 运行安装包，比如：

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    bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

    一路直接回车或者 "yes" 即可，到达 Do you wish the installer to initialize Anaconda3 by running conda init ?，一定选择 no！

  3. 添加环境变量

    • 可以用 vim ~/.bashrc 编辑

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      export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH” #添加你自己的路径即可

      也可以直接用文本编辑器修改，方便一些！

    • source 一下

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      source ~/.bashrc

  4. 检查是否安装成功 conda --version。

换源

解释一下：如果你不换源，那每次安装各种包的时候将非常的慢！（毕竟国内要科学上网）

  • Windows 下路径是 C:\Users\your_name\.condarc，用记事本打开这个文件，添加下面的镜像源（清华源）

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    channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
      - defaults
    show_channel_urls: true

    我只添加了清华源，不过下面附上其他源：

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    #中国科大镜像源
      - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
      - https://mirrors.ustc.edu.cn/Anaconda/pkgs/free/
      - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
      - https://mirrors.ustc.edu.cn/Anaconda/cloud/msys2/
      - https://mirrors.ustc.edu.cn/Anaconda/cloud/bioconda/
      - https://mirrors.ustc.edu.cn/Anaconda/cloud/menpo/

  • Linux 下路径 ~/.condarc，你可以用 vim ~/.condarc 进行编辑，当然最简单的就是用文本编辑器打开，然后添加上述源即可。

  • 当然你也可以通过命令行逐一添加，太麻烦了。。。（以其中一个为例）

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    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/Anaconda/pkgs/main/

创建虚拟环境

如果你没创建任何环境的话，运行下述命令，会显示你已经有了 base 环境，但我们一般在这个环境下安装什么，而是为具体的项目定制具体的环境：

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conda info --envs

当然，事不绝对，你要是在 base 环境下安装什么包也是没问题的，没人拦着你。

下面命令行进行虚拟环境创建：

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# 创建虚拟环境
# xxx为python解释器版本,一般都是3.7/8/9,出于稳定考虑，不要太新，不然某些包版本不兼容
conda create -n your_env_name python=xxx

# 安装完成后，进入环境
# 不过建议首次激活用 source activate your_env_name
conda activate your_env_name

# 如果是windows,有可能就是 activate your_env_name
# Linux下如果不是在默认base环境下，可能需要 source activate your_env_name 才能进入环境

基本常用命令

查看已经安装的包

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conda list

安装指定包

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conda install package_name

# 当然可以指定包的版本，例如
conda install scrapy==1.3

# 在conda指定的某个环境中安装包
conda install -n your_env_name package_name

这里说一下，上述 conda install 如果不成功，可能是由于相应包由 pip 管理

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pip install package_name

查看当前有哪些环境

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# 任选其一皆可
conda env list
conda info -e
conda info --envs

删除某一环境的某一包

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onda remove --name your_env_name package_name

删除某一环境

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conda remove -n your_env_name --all

检查更新conda

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# 检查更新当前conda
conda update conda

# 更新anaconda
conda update anaconda

更新包

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# 更新所有库，轻易不要用这个，不然不就丧失了conda多版本管理的意义
conda update --all

# 更新指定包
conda update package_name

# pip更新
pip install --upgrade package_name

# 也可以更新python
conda update python

导出环境

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# 导出当前环境的包信息，当然路径就在你所在的目录
conda env export > environment.yaml

用配置文件创建环境

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conda env create -f environment.yaml

安装requirements.txt依赖

解释：一般 requirements.txt 是项目作者将环境提取出来，用于他人复刻

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pip install -r requirements.txt # 当然要求你运行这个命令行所在目录有这个文件