閱讀小提示：本文第一節解釋Anaconda是什麼，第二節解釋我們爲什麼要用Anaconda，第三、四、五敘述怎麼用。

一、引言

1.1. 背景簡述

想安裝Anaconda的大部分學者應該有90%以上是學習Python、使用Python爲目的的，那麼我們在這裏簡單提一下Python以及在實際應用過程中的一些問題；

Python是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，其易用表現在程序設計“優雅”、“明確”、“簡單”，第三方庫強大，跨平臺性好（Linux、macOS以及Windows系統中搭建環境並使用），可擴展性可嵌入型強。但是Python的應用領域範圍非常廣，如人工智能、科學計算、Web開發、系統運維、大數據及雲計算、金融、遊戲開發等等，實現其強大功能的前提，就是Python具有數量龐大且功能相對完善的標準庫和第三方庫，那伴隨的問題則是會有面向不同環境、不同應用的工具包，而且不同的包的使用會有不同的要求，Python易學不易用正式體現在不同應用不同的包牽扯不同知識體系，爲了解決這個問題有很多包管理和開發環境管理的軟件就出現了，其中就有Anaconda。

1.2. 使用Anaconda的目的

使用Anaconda的目的主要有兩個：

第一：在Python項目開發過程中，更便捷獲取包且對包能夠進行管理。Anaconda包含了conda、Python在內的超過180個科學包及其依賴項，一般不可能一次性把這些包全給安裝了，即用即裝。

第二：在Python項目開發過程中，對開發環境可以統一管理的發行版本。由於Python的版本在更新、包和依賴項在更新、開發環境隨應用平臺變化，所以爲了發行版本統一，開發環境也要變。

二、Anaconda概述

2.1. 簡介

Anaconda是一個用於科學計算的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可以理解爲一個工具，也是一個可執行命令，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則是一個打包的集合，裏面預裝好了 conda、某個版本的python、衆多packages、科學計算工具等等，所以也稱爲Python的一種發行版。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是一種選擇。進入下文之前，說明一下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。

2.2. 特點

開源 (1000+開源庫)
安裝過程簡單
高性能使用Python和R語言
免費的社區支持

2.3. Anaconda、conda、pip、virtualenv的區別

2.3.1. Anaconda和conda

Anaconda是一個包含180+的科學包及其依賴項的發行版本。其包含的科學包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。

2.3.2. conda

conda是包及其依賴項和環境的管理工具。
適用語言：Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。
適用平臺：Windows, macOS, Linux
用途：快速安裝、運行和升級包及其依賴項；在計算機中便捷地創建、保存、加載和切換環境
conda爲Python項目而創造，但可適用於上述的多種語言。
conda包和環境管理器包含於Anaconda的所有版本當中。

2.3.3. pip

pip是用於安裝和管理軟件包的包管理器。
pip編寫語言：Python。
Python中默認安裝的版本：Python2.7.9及後續版本(命令爲pip)；Python3.4及後續版本(命令爲pip3)。
pip名稱的由來：pip採用的是遞歸縮寫進行命名的。其名字被普遍認爲來源於2處：

“Pip installs Packages”（“pip安裝包”）

“Pip installs Python”（“pip安裝Python”）

2.3.4. virtualenv

virtualenv：用於創建一個獨立的Python環境的工具。
解決問題：

當一個程序需要使用Python 2.7版本，而另一個程序需要使用Python 3.6版本，如何同時使用這兩個程序？
如果將所有程序都安裝在系統下的默認路徑，如：/usr/lib/python2.7/site-packages，當不小心升級了本不該升級的程序時，將會對其他的程序造成影響。
如果想要安裝程序並在程序運行時對其庫或庫的版本進行修改，都會導致程序的中斷。
在共享主機時，無法在全局site-packages目錄中安裝包。

virtualenv將會爲它自己的安裝目錄創建一個環境，這並不與其他virtualenv環境共享庫；同時也可以選擇性地不連接已安裝的全局庫。

2.3.5 pip和conda比較

(1). 依賴項檢查

pip：

不一定會展示所需其他依賴包。
安裝包時或許會直接忽略依賴項而安裝，僅在結果中提示錯誤。

conda：

列出所需其他依賴包。
安裝包時自動安裝其依賴項。
可以便捷地在包的不同版本中自由切換。

(2). 環境管理

pip：維護多個環境難度較大。
conda：比較方便地在不同環境之間進行切換，環境管理較爲簡單。

(3). 對系統自帶Python的影響

pip：在系統自帶Python中包的**更新/回退版本/卸載將影響其他程序。
conda：不會影響系統自帶Python。

(4) 適用語言

pip：僅適用於Python。
conda：適用於Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

2.3.6. conda與pip、virtualenv的關係

conda結合了pip和virtualenv的功能。

三、Anaconda安裝

3.1. 安裝準備

安裝平臺：Anaconda可以在Windows、macOS、Linux(X86/Power8)中安裝；
安裝條件：32位或64位系統均可，所需空間大小約爲3GB(Miniconda僅需400MB空間)；
軟件下載：Anaconda歷史版本下載地址：https://repo.continuum.io/archive/；

3.2. 安裝步驟

3.2.1. 在Windows系統下安裝

第一步：完成下載之後，雙擊下載文件，啓動安裝程序。

注意：如果在安裝過程中遇到任何問題，那麼暫時地關閉殺毒軟件，並在安裝程序完成之後再打開。如果在安裝時選擇了“爲所有用戶安裝”，則卸載Anaconda然後重新安裝，只爲“我這個用戶”安裝。

第二步：選擇“Next”。

第三步：閱讀許可證協議條款，然後勾選“I Agree”並進行下一步。

第四步：除非是以管理員身份爲所有用戶安裝，否則僅勾選“Just Me”並點擊“Next”。

第五步：在“Choose Install Location”界面中選擇安裝Anaconda的目標路徑，然後點擊“Next”。

注意：目標路徑中不能含有空格，同時不能是“unicode”編碼。除非被要求以管理員權限安裝，否則不要以管理員身份安裝。

第六步:在“Advanced Installation Options”中不要勾選“Add Anaconda to my PATH environment variable.”（“添加Anaconda至我的環境變量。”）。因爲如果勾選，則將會影響其他程序的使用。如果使用Anaconda，則通過打開Anaconda Navigator或者在開始菜單中的“Anaconda Prompt”（類似macOS中的“終端”）中進行使用。

除非你打算使用多個版本的Anaconda或者多個版本的Python，否則便勾選“Register Anaconda as my default Python 3.6”。

然後點擊“Install”開始安裝。如果想要查看安裝細節，則可以點擊“Show Details”。

第七步：點擊“Next”。

第八步：進入“Thanks for installing Anaconda!”界面則意味着安裝成功，點擊“Finish”完成安裝。

注意：如果你不想了解“Anaconda雲”和“Anaconda支持”，則可以不勾選“Learn more about Anaconda Cloud”和“Learn more about Anaconda Support”。

第九步：驗證安裝結果。可選以下任意方法：

“開始 → Anaconda3（64-bit）→ Anaconda Navigator”，若可以成功啓動Anaconda Navigator則說明安裝成功。
“開始 → Anaconda3（64-bit）→ 右鍵點擊Anaconda Prompt → 以管理員身份運行”，在Anaconda Prompt中輸入conda list，可以查看已經安裝的包名和版本號。若結果可以正常顯示，則說明安裝成功。

3.2.2. 在macOS系統下安裝

第一步：雙擊下載文件，在對話框中“Introduction”、“Read Me”、“License”部分可直接點擊下一步。

第二步：“Destination Select”部分選擇“Install for me only”並點擊下一步。

注意：若有錯誤提示信息“You cannot install Anaconda in this location”則重新選擇“Install for me only”並點擊下一步。

第三步：“Installation Type”部分，可以點擊“Change Install Location”來改變安裝位置。標準的安裝路徑是在用戶的家目錄下。在這一步我沒有改變安裝位置。若選擇默認安裝路徑，則直接點擊“Install”進行安裝。

第四步：等待“Installation”部分結束，在“Summary”部分若看到“The installation was completed successfully.”則安裝成功，直接點擊“Close”關閉對話框。

第五步：在mac的Launchpad中可以找到名爲“Anaconda-Navigator”的圖標，點擊打開。

第六步：若“Anaconda-Navigator”成功啓動，則說明真正成功地安裝了Anaconda；如果未成功，請務必仔細檢查以上安裝步驟。

“Anaconda-Navigator”中已經包含“Jupyter Notebook”、“Jupyterlab”、“Qtconsole”和“Spyder”。（圖中的“Rstudio”是我後來安裝的，但它默認出現在“Anaconda-Navigator”的啓動界面，只需要點擊“Install”便可安裝。）

第七步：完成安裝

3.2.3 在Linux系統下安裝

第一步：啓動終端，在終端中輸入命令md5sum /path/filename或sha256sum /path/filename

注意：將該步驟命令中的/path/filename替換爲文件的實際下載路徑和文件名。其中，path是路徑，filename爲文件名。

強烈建議：

路徑和文件名中不要出現空格或其他特殊字符。

路徑和文件名最好以英文命名，不要以中文或其他特殊字符命名。

第二步：根據Python版本的不同有選擇性地在終端輸入命令：

Python 3.6：bash ~/Downloads/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

Python 2.7：bash ~/Downloads/Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.sh

注意：(1). 首詞bash也需要輸入，無論是否用的Bash shell。

(2). 如果你的下載路徑是自定義的，那麼把該步驟路徑中的~/Downloads替換成你自己的下載路徑。

(3). 除非被要求使用root權限，否則均選擇“Install Anaconda as a user”。

第三步：安裝過程中，看到提示“In order to continue the installation process, please review the license agreement.”（“請瀏覽許可證協議以便繼續安裝。”），點擊“Enter”查看“許可證協議”。

第四步：在“許可證協議”界面將屏幕滾動至底，輸入“yes”表示同意許可證協議內容。然後進行下一步。

第五步：安裝過程中，提示“Press Enter to accept the default install location, CTRL-C to cancel the installation or specify an alternate installation directory.”（“按回車鍵確認安裝路徑，按'CTRL-C'取消安裝或者指定安裝目錄。”）如果接受默認安裝路徑，則會顯示“PREFIX=/home/<user>/anaconda<2 or 3>”並且繼續安裝。安裝過程大約需要幾分鐘的時間。

建議：直接接受默認安裝路徑。

第六步：安裝器若提示“Do you wish the installer to prepend the Anaconda<2 or 3> install location to PATH in your /home/<user>/.bashrc ?”（“你希望安裝器添加Anaconda安裝路徑在/home/<user>/.bashrc文件中嗎？”），建議輸入“yes”。

注意：(1). 路徑/home/<user>/.bash_rc中“<user>”即進入到家目錄後你的目錄名。

(2). 如果輸入“no”，則需要手動添加路徑，否則conda將無法正常運行。

第七步：當看到“Thank you for installing Anaconda<2 or 3>!”則說明已經成功完成安裝。

第八步：關閉終端，然後再打開終端以使安裝後的Anaconda啓動。或者直接在終端中輸入source ~/.bashrc也可完成啓動。

第九步：驗證安裝結果。可選用以下任意一種方法：

(1). 在終端中輸入命令condal list，如果Anaconda被成功安裝，則會顯示已經安裝的包名和版本號。

(2). 在終端中輸入python。這條命令將會啓動Python交互界面，如果Anaconda被成功安裝並且可以運行，則將會在Python版本號的右邊顯示“Anaconda custom (64-bit)”。退出Python交互界面則輸入exit()或quit()即可。

(3). 在終端中輸入anaconda-navigator。如果Anaconda被成功安裝，則Anaconda Navigator將會被啓動。

四、Anaconda配置

4.1 Windows 下環境變量配置

配置：如果是windows的話需要去 控制面板\系統和安全\系統\高級系統設置\環境變量\用戶變量\PATH中添加 anaconda的安裝目錄的Scripts文件夾, 比如我的路徑是D:\DevelopmentSoftwareTools\Anaconda\Install\Scripts, 看個人安裝路徑不同需要自己調整.

驗證環境變量是否配置成功：

(1). 開始菜單或“win + R”，輸入cmd 回車打開終端

(2). 輸入 conda --version或conda -V

(3). 輸出conda 4.4.11之類的就說明環境變量設置成功了.

\Anaconda\

\Anaconda\Scripts

\Anaconda\Library\bin

\Anaconda\Library\mingw-w64\bin（可選）

五、Anaconda使用

Anaconda管理環境和管理包我們主要以命令模式來說明，所以Windows用戶請打開“Anaconda Prompt”或者可以輸入命令的shell；macOS和Linux用戶請打開“Terminal”（“終端”）進行操作。

5.1. 管理虛擬環境

conda 可以爲你不同的項目建立不同的運行環境。

5.1.1. 創建新的虛擬環境

命令	`conda create --name <env_name> <package_names>`
<env_name>	即創建的環境名稱。建議以英文命名，且不加空格，名稱兩邊不加尖括號“<>”。
<package_names>	即安裝在環境中的包名。名稱兩邊不加尖括號“<>”。
實例	`conda create -n python36 python=3.6 numpy pandas`
命令作用	上面的實例命令中，是創建名爲python36的環境，並且指定了python版本爲3.6，同時安裝了numpy、pandas包
創建目錄	默認情況下，新創建的環境將會被保存在`/Users/<user_name>/anaconda3/env`目錄下，其中，`<user_name>`爲當前用戶的用戶名。
指定python版本	如果要安裝指定的版本號，則只需要在包名後面以`=`和版本號的形式執行，如 python=3.6
同時安裝多個包	直接在`<package_names>`後以空格隔開，添加多個包名即可，如numpy pandas

5.1.2. 進入或切換虛擬環境

Linux、macOS 命令	`source activate <env_name>`
Windows命令	`activate <env_name>`
<env_name>	需要進入或者要切換的目標環境名
實例	`activate python36`
命令作用	進入或者切換到名爲python36的環境下
如果不指定名	如果創建環境後安裝Python時沒有指定Python的版本，那麼將會安裝與Anaconda版本相同的Python版本，即如果安裝Anaconda第2版，則會自動安裝Python 2.x；如果安裝Anaconda第3版，則會自動安裝Python 3.x。

5.1.3. 退出當前環境

Linux、macOS

命令

source deactivate

Windows命令

deactivate

提示當執行退出當前環境，回到root環境命令後，原本行首以“(env_name)”或“[env_name]”開頭的字符將不再顯示。

5.1.4. 查看已創建環境

命令	`conda info --envs 或 conda info -e 或 conda env list`
實例
提示	結果中星號“*”所在行即爲當前所在環境。macOS系統中默認創建的環境名爲“base”。

5.1.5. 複製虛擬環境

命令	`conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>`
<new_env_name>	即爲被複制/克隆環境名。環境名兩邊不加尖括號“<>”
<copied_env_name>	即爲複製之後新環境的名稱。環境名兩邊不加尖括號“<>”
實例	`conda create --name python36_new --clone python36`
命令作用	即爲克隆名爲“python36”的環境，克隆後的新環境名爲“python36_new”。此時，環境中將同時存在“python36”和“python36_new”環境，且兩個環境的配置相同。

5.1.6. 刪除虛擬環境

命令	`conda remove --name <env_name> --all`
<env_name>	需要刪除的環境名字

5.2. 管理軟件工具包

5.2.1. 查找可供安裝的包版本

精確查找命令	`conda search --full-name <package_full_name>`
--full-name	爲精確查找的參數
<package_full_name>	是被查找包的全名。包名兩邊不加尖括號“<>”
實例	`conda search --full-name python`
實例命令作用	查找全名爲“python”的包有哪些版本可供安裝
模糊查找命令	`conda search <text>`
<text>	是查找含有此字段的包名。此字段兩邊不加尖括號“<>”

5.2.2. 獲取當前環境中包安裝信息

命令	`conda list`
作用	執行上述命令後將在終端顯示當前環境已安裝包的包名及其版本號。

5.2.3. 安裝包

1.在指定環境中安裝包命令	`conda install --name <env_name> <package_name>`
<env_name>	即將包安裝的指定環境名。環境名兩邊不加尖括號“<>”
<package_name>	即要安裝的包名。包名兩邊不加尖括號“<>”
實例	`conda install --name python36 pandas`
實例命令作用	即在名爲“python36”的環境中安裝pandas包。
2.在當前環境中安裝包命令	`conda install <package_name>`
<package_name>	即要安裝的包名。包名兩邊不加尖括號“<>”
3.使用pip安裝包命令	`pip install <package_name>`
<package_name>	爲指定安裝包的名稱。包名兩邊不加尖括號“<>”
使用場景	當使用`conda install`無法進行安裝時，可以使用pip進行安裝。例如：see包
實例	`pip install see`
作用	安裝see包
注意	pip只是包管理器，無法對環境進行管理。因此如果想在指定環境中使用pip進行安裝包，則需要先切換到指定環境中，再使用pip命令安裝包。 pip無法更新python，因爲pip並不將python視爲包。 pip可以安裝一些conda無法安裝的包；conda也可以安裝一些pip無法安裝的包。因此當使用一種命令無法安裝包時，可以嘗試用另一種命令。

5.2.4. 更新包

更新所有包命令	`conda update --all 或 conda upgrade --all`
建議	在安裝Anaconda之後執行上述命令更新Anaconda中的所有包至最新版本，便於使用。
更新指定包	`conda update <package_name> 或 conda upgrade <package_name>`
<package_name>	爲指定更新的包名。包名兩邊不加尖括號“<>”
實例	`conda update pandas numpy matplotlib`
作用	更新多個指定包，則包名以空格隔開，向後排列；即更新pandas、numpy、matplotlib包

5.2.5. 卸載包

卸載制定環境中的包命令	`conda remove --name <env_name> <package_name>`
<env_name>	即卸載包所在指定環境的名稱。環境名兩邊不加尖括號“<>”
<package_name>	即要卸載包的名稱。包名兩邊不加尖括號“<>”
實例	`conda remove --name python36 pandas`
作用	即卸載名爲“python36”中的pandas包。
卸載當前環境中的包	`conda remove <package_name>`
<package_name>	即要卸載包的名稱。包名兩邊不加尖括號“<>”
實例	`conda remove pandas`
作用	即在當前環境中卸載pandas包。

Anaconda 安裝、配置、使用詳細教程

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