1. Anaconda

Anaconda 是一个主要用于科学计算的开源的 Python 发行版本，其中包含 conda，python 等多个科学包及其依赖项。Anaconda 提供了包管理和环境管理的功能，可以很方便的解决 python 的版本控制以及第三方依赖包问题。Anaconda 向使用者提供了 conda 工具，通过 conda 可以很方便的进行包管理和环境管理。

1.1 Anaconda下载

Anaconda官网：https://www.anaconda.com/ Anaconda官网下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads Anaconda清华源下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ Anaconda 支持 Windows，Linux，Mac，可以根据自己的需要下载自己需要的版本。注意，在安装 Anaconda 的时候，需要选择将 Anaconda 添加到 PATH 路径中。

1.2 Linux安装Anaconda

下载Anaconda安装文件
进入到下载文件目录，使用 bash 命令安装Anaconda

        bash
        
    bash {{Anaconda.sh}}

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bash {{Anaconda.sh}}

键入回车阅读Anaconda协议
协议内容较多，可使用回车逐行读取，也可以使用空格直接下一页
阅读完协议后，输入 yes 同意协议并进行下一步，输入 no 不同意协议并退出安装，默认为 no
Anaconda会以当前用户下的anaconda3文件夹作为默认安装位置(~/anaconda3)
1. 回车在默认位置进行安装
2. CTRL + C 退出安装
3. 直接输入路径，回车后则在输入的路径下进行安装
  1. 安装位置的父目录不能存在，否则会报ERROR: File or directory already exists，如你安装在 ~/anaconda3 这个路径的时候，需要保证 ~ 用户路径下没有 anaconda3 这个文件夹
配置PATH路径：

Linux 配置 Anaconda 环境变量

正常操作

        bash
        
    # 1.打开.bashrc/.zashrc配置文件(根据自己的终端，打开对应的配置文件即可，这里以.bashrc为例)
nano .bashrc

# 2.在文件中写入Anaconda环境配置
export PATH="{{Anaconda}}/bin:$PATH"

# 3.刷新配置文件
source .bashrc

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# 1.打开.bashrc/.zashrc配置文件(根据自己的终端，打开对应的配置文件即可，这里以.bashrc为例)
nano .bashrc

# 2.在文件中写入Anaconda环境配置
export PATH="{{Anaconda}}/bin:$PATH"

# 3.刷新配置文件
source .bashrc

快捷操作

        bash
        
    # 1.将 Anaconda 的 bin 目录添加到 PATH 路径中
# 通过 echo 命令 可以将配置直接写入到配置文件中，不再需要打开，进行打开写入保存退出等一系列操作
echo 'export PATH="{{Anaconda}}/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

# 2.更新 bashrc 以立即生效
source ~/.bashrc

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# 1.将 Anaconda 的 bin 目录添加到 PATH 路径中
# 通过 echo 命令 可以将配置直接写入到配置文件中，不再需要打开，进行打开写入保存退出等一系列操作
echo 'export PATH="{{Anaconda}}/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

# 2.更新 bashrc 以立即生效
source ~/.bashrc

在写入配置时，一定要注意在上方加入注释信息，之后可以快速定位到相关配置。 检查是否安装成功： 安装 Anaconda 后，会自动安装 conda 工具，以及一个 python 的 base 环境，通过控制台输出 conda 以及 base 环境的版本号，就能够检查 Anaconda 是否安装成功。

        bash
        
    >> conda --version
<< conda 4.10.1

---

>> python --version
<< Python 3.8.8
# 在使用Linux版的Anaconda时，因为Linux系统安装时一般会默认自带python版本，所以直接使用 python -- version 命令显示的不一定是Anaconda的base环境中的版本号
# 使用 source activate 激活Anaconda base环境

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>> conda --version
<< conda 4.10.1

---

>> python --version
<< Python 3.8.8
# 在使用Linux版的Anaconda时，因为Linux系统安装时一般会默认自带python版本，所以直接使用 python -- version 命令显示的不一定是Anaconda的base环境中的版本号
# 使用 source activate 激活Anaconda base环境

1.3 Linux下操作Anaconda环境

因为Linux环境一般都默认安装python，所以打开终端的环境不一定是Anaconda的base环境，使用 source activate 命令可以激活base环境
在linux系统中，直接使用 activate 命令无法激活或切换环境，需使用source activate {{envName}} 激活或切换环境

1.4 配置 conda 镜像

直接使用 conda 命令新建虚拟环境速度较慢，所以需配置 conda 镜像清华镜像站 Anaconda镜像使用帮助

在用户路径(~)下新建 .condarc 文件
将镜像站的 channels 写入 .condarc 文件中

        bash
        
    channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

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channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

使用 conda clean -i 命令清除索引缓存，保证使用的为镜像站提高的索引

2 Conda

安装 Anaconda 后，系统会自带 conda 工具，使用 conda 能够更好的对 python 进行版本管理。

2.1 查看 conda 帮助

一般的命令行工具都会自带帮助工具，在使用 conda 工具时，可以通过查看 conda 帮助来获取帮助信息。 获取 conda 帮助信息：conda -h/--help

        bash
        
    >> conda -h/--help
<< 
usage: conda-script.py [-h] [-V] command ...

conda is a tool for managing and deploying applications, environments and packages.

Options:
positional arguments:
  command
    clean        Remove unused packages and caches.
    ...

optional arguments:
  -h, --help     Show this help message and exit.
  ...

conda commands available from other packages:
  build
 	...

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>> conda -h/--help
<< 
usage: conda-script.py [-h] [-V] command ...

conda is a tool for managing and deploying applications, environments and packages.

Options:
positional arguments:
  command
    clean        Remove unused packages and caches.
    ...

optional arguments:
  -h, --help     Show this help message and exit.
  ...

conda commands available from other packages:
  build
 	...

获取具体命令的帮助信息：conda {{command}} -h/--help

        bash
        
    >> conda list -h/--help
<<
usage: conda-script.py list [-h] [-n ENVIRONMENT | -p PATH] [--json] [-v] [-q] [--show-channel-urls] [-c] [-f]
                            [--explicit] [--md5] [-e] [-r] [--no-pip]
                            [regex]

List linked packages in a conda environment.

Options:
positional arguments:
  regex                 List only packages matching this regular expression.

optional arguments:
  -h, --help            Show this help message and exit.
  ...

Target Environment Specification:
  -n ENVIRONMENT, --name ENVIRONMENT
                        Name of environment.
  ...
  
Examples:
List all packages in the current environment:
    conda list
		...

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>> conda list -h/--help
<<
usage: conda-script.py list [-h] [-n ENVIRONMENT | -p PATH] [--json] [-v] [-q] [--show-channel-urls] [-c] [-f]
                            [--explicit] [--md5] [-e] [-r] [--no-pip]
                            [regex]

List linked packages in a conda environment.

Options:
positional arguments:
  regex                 List only packages matching this regular expression.

optional arguments:
  -h, --help            Show this help message and exit.
  ...

Target Environment Specification:
  -n ENVIRONMENT, --name ENVIRONMENT
                        Name of environment.
  ...
  
Examples:
List all packages in the current environment:
    conda list
		...

2.2 Conda 环境管理

conda 的环境管理允许我们同时安装若干个不同版本的python，并且我们能够根据项目的需要，选择不同的python版本。

2.2.1 创建 python 环境

        bash
        
    # 该方法创建的是基础的python环境，不自带其他额外的科学工具包
conda create -n {{projectName}} python={{pythonVersion}} 

# 使用该方法创建环境，会额外安装 miniconda 中携带的科学工具包
conda create -n {{projectName}} python={{pythonVersion}} miniconda

# 使用该方法创建环境，会安装 anaconda 中的所有科学工具包
conda create -n {{projectName}} python={{pythonVersion}} anaconda

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# 该方法创建的是基础的python环境，不自带其他额外的科学工具包
conda create -n {{projectName}} python={{pythonVersion}} 

# 使用该方法创建环境，会额外安装 miniconda 中携带的科学工具包
conda create -n {{projectName}} python={{pythonVersion}} miniconda

# 使用该方法创建环境，会安装 anaconda 中的所有科学工具包
conda create -n {{projectName}} python={{pythonVersion}} anaconda

2.2.2 查看所有Anaconda环境

        bash
        
    # 使用该命令，可以查看anaconda的所有环境
conda env list

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# 使用该命令，可以查看anaconda的所有环境
conda env list

2.2.3 删除Anaconda环境

        bash
        
    conda remove -n {{projectName}}

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conda remove -n {{projectName}}

2.2.4 更新conda

bash

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conda update conda

Anaconda操作手册