Anaconda多环境多版本python配置笔记

一、Conda测试过程：

1. 使用conda。首先确认已经安装好了conda
2. 配置环境。下一步通过创建几个环境来展示conda的环境管理功能。学习如何确认在哪个环境中，以及如何做复制一个环境作为备份。
3. 测试python。然后检查哪一个版本的python可以被安装，以及安装另一个版本的python，还有在两个版本的python之间的切换。
4. 检查包。1)罗列出安装在我们电脑上的包，2)浏览可用的包，3)使用conda install命令来来安装以及移除一些包。对于一些不能使用conda安装的包，4)在Anaconda.org网站上搜索。对于那些在其它位置的包，5)使用pip命令来实现安装。
5. 移除包、环境以及conda。

二、完整过程

提示：在任何时候通过在命令后边跟上--help来获得该命令的完整文档。例如，通过如下的命令来学习conda的update命令。

conda update --help

1. 管理conda：

Conda既是一个包管理器又是一个环境管理器。我们知道包管理器，它可以帮我们发现和查看包。但是如果当我们想要安装一个包，但是这个包只支持跟我们目前使用的python不同的版本时。只需要几行命令，就可以搭建起一个可以运行另外python版本的环境。，这就是conda环境管理器的强大功能。
提示：无论使用Linux、OS X或者Windows命令行工具，在命令行终端conda指令都是一样的，除非有特别说明。

检查conda已经被安装。

为了确保已经在正确的位置安装好了conda，让我们来检查是否已经成功安装好了Anaconda。在命令行终端窗口，输入如下代码：

conda --version

Conda会返回安装Anaconda软件的版本。
提示：如果看到了错误信息，检查是否在安装过程中选择了仅为当前用户按安装，并且是否以同样的账户来操作。确保用同样的账户登录安装了之后重新打开命令行终端窗口。

升级当前版本的conda

接下来，让我们通过使用如下update命令来升级conda：

conda update conda

conda将会比较新旧版本并且告诉我们哪一个版本的conda可以被安装。它也会通知我们伴随这次升级其它包同时升级的情况。
如果新版本的conda可用，它会提示我们输入y进行升级.

proceed ([y]/n)? y

conda更新到最新版后，我们将进入下一个主题。

2. 管理环境。

现在我们通过创建一些环境来展示conda的环境操作，然后移动它们。

创建并激活一个环境

使用conda create命令，后边跟上我们希望用来称呼它的任何名字：

conda create --name bio biopython

这条命令将会给biopython包创建一个新的环境，位置在/envs/bio
小技巧：很多跟在--后边常用的命令选项，可以被略写为一个短线加命令首字母。所以--name选项和-n的作用是一样的。通过conda -h或conda –-help来看大量的缩写。

激活这个新环境

Linux，OS X: source activate bio
Windows：activate bio

小技巧：新的开发环境会被默认安装在conda目录下的envs文件目录下。我们可以指定一个其他的路径；去通过conda create -h了解更多信息吧。
小技巧：如果我们没有指定安装python的版本，conda会安装我们最初安装conda时所装的那个版本的python。

创建第二个环境

这次让我们来创建并命名一个新环境，然后安装另一个版本的python以及两个包 numpy 和 matplotlib。

conda create -n Python3 python=3 numpy matplotlib

这将创建第二个基于python3 ，包含numpy 和 matplotlib 包，称为Python3的新环境，在/envs/Python3文件夹里。
小技巧：在此同时安装你想在这个环境中运行的包，
小提示：在创建环境的同时安装好所有我们想要的包，在后来依次安装可能会导致依赖性问题
小技巧：还可以在conda create命令后边附加更多的条件，键入conda create –h 查看更多细节。

列出所有的环境

现在让我们来检查一下截至目前所安装的环境，使用conda environment info 命令来查看它:

conda info --envs

将会看到如下的环境列表：

conda environments:

注意：conda会在目前活动的环境前边加上*号。

切换到另一个环境(activate/deactivate)

为了切换到另一个环境，键入下列命令以及所需环境的名字。

Linux，OS X: source activate Python2
Windows：activate Python2

如果要从你当前工作环境的路径切换到系统根目录时，键入：

Linux，OS X: source deactivate
Windows: deactivate

当该环境不再活动时，将不再被提前显示。

复制一个环境

通过克隆来复制一个环境。这儿将通过克隆Python2来创建一个称为Python2bak的副本。

conda create -n Python2bak --clone Python2

通过conda info –-envs来检查环境
现在应该可以看到一个环境列表：

删除一个环境

如果你不想要这个名为Python2bak的环境，就按照如下方法移除该环境：

conda remove -n Python2bak --all

为了确定这个名为Python2bak的环境已经被移除，输入以下命令：

conda info -e

Python2bak已经不再在你的环境列表里了，所以我们知道它被删除了。

学习更多关于环境的知识

如果你想学习更多关于conda的命令，就在该命令后边跟上 -h

conda remove -h

3. 管理Python

conda对Python的管理跟其他包的管理类似，所以可以很轻松地管理和升级多个安装。

检查python版本

首先让我们检查哪个版本的python可以被安装：

conda search --full --name python

我们可以使用conda search python来看到所有名字中含有“python”的包或者加上--full --name命令选项来列出完全与“python”匹配的包。

安装一个不同版本的python

现在我们假设需要python3来编译程序，但是不想覆盖掉python2.7来升级，可以创建并激活一个名为Python3的环境，并通过下面的命令来安装最新版本的python3：

conda create -n Python3 python=3
·Linux，OS X：source activate Python3
·Windows： activate Python3

小提示：给环境取一个很形象的名字，例如“Python3”是很明智的。

确定环境添加成功

为了确保Python3环境已经被安装了，键入如下命令：

conda info -e

conda会显示环境列表，当前活动的环境会被括号括起来（Python3）

检查新的环境中的python版本

确保环境中运行的是Python3：

python --version


使用不同版本的python

为了使用不同版本的python，你可以切换环境，通过简单的激活它就可以，让我们看看如何返回默认2.7

·Linux，OS X: source activate Python2
·Windows：activate Python2



检查python版本：

确保Python2环境中仍然在运行安装conda时安装的那个版本的python。

python --version

注销该环境

当你完成了在Python2环境中的工作室，注销掉该环境并转换路径到先前的状态：

·Linux，OS X：source deactivate
·Windows：deactivate

4. 管理包

现在让我们来演示包。我们已经安装了一些包（numpy，matplotlib和一些特定版本的python），当我们创建一个新环境时。我们检查我们已经安装了那些包，检查哪些是可用的，寻找特定的包并安装它。接下来我们在Anconda.org仓库中查找并安装一些指定的包，用conda来完成更多pip可以实现的安装。

查看该环境中包和其版本的列表：

使用这条命令来查看哪个版本的python或其他程序安装在了该环境中，或者确保某些包已经被安装了或被删除了。在终端窗口中输入：

conda list

使用conda命令查看可用包的列表

一个可用conda安装的包的列表，按照Python版本分类，可以从这个地址获得：
http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html

查找一个包

首先让我们来检查我们需要的这个包是否可以通过conda来安装：

conda search numpy

它展示了这个包，所以我们知道它是可用的。

安装一个新包

我们将在当前环境中安装这个numpy包，使用conda命令如下；
conda install --name Python3 numpy
提示：必须告诉conda要安装环境的名字（-n Python3）否则它将会被安装到当前环境中。
现在激活Python3环境，并且用conda list来显示哪些程序被安装了。

·Linux，OS X：source activate Python3
·Windows：activate Python3
所有的平台：
conda list

从Anaconda.org安装一个包

如果一个包不能使用conda安装，我们接下来将在Anaconda.org网站查找。Anaconda.org向公开和私有包仓库提供包管理服务。Anaconda.org是一个连续分析产品。
提示：你在Anaconda.org下载东西的时候不强制要求注册。
为了从Anaconda.org下载到当前的环境中，我们需要通过指定Anaconda.org为一个特定通道，通过输入这个包的完整路径来实现。
在浏览器中，去 http://anaconda.org 网站。我们查找一个叫“bottleneck”的包，所以在左上角的叫“Search Anaconda Cloud”搜索框中输入“bottleneck”并点击search按钮。
Anaconda.org上会有超过一打的bottleneck包的版本可用，但是我们想要那个被下载最频繁的版本。所以你可以通过下载量来排序，通过点击Download栏。
点击包的名字来选择最常被下载的包。它会链接到Anaconda.org详情页显示下载的具体命令：

conda install --channel https：//conda .anaconda.ort/pandas bottleneck

检查被下载的包

conda list

通过pip命令来安装包

对于那些无法通过conda安装或者从Anaconda.org获得的包，我们通常可以用pip（“pip install packages”的简称）来安装包。
提示：

pip只是一个包管理器，所以它不能为你管理环境。pip甚至不能升级python，因为它不像conda一样把python当做包来处理。但是它可以安装一些conda安装不了的包，和vice
versa（此处不会翻译）。pip和conda都集成在Anaconda或miniconda里边。

我们激活我们想放置程序的环境，然后通过pip安装一个叫“See”的程序。

·Linux，OS X： source activate bunnies
·Windows：activate bunnies
所有平台：
pip install see

检查pip安装

检查See是否被安装：

conda list

5. 移除包、环境、或者conda

我们通过移除一个或多个试验包、环境以及conda来结束这次测试指导。

移除包

假设我们决定不再使用mkl。你可以在Python3环境中移除它。

conda remove -n Python3 mkl

确认包已经被移除

使用conda list命令来确认mkl已经被移除了

conda list

移除环境

我们不再需要Python3环境了，所以输入以下命令：
conda remove -n Python3 --all

确认环境被移除

为了确认Python3环境已经被移除了，输入以下命令：

conda info --e

Python3不再显示在环境列表里了，所以我们知道它已经被删除了

删除conda

• Linux，OS X：
  移除Anaconda 或 Miniconda 安装文件夹

rm -rf ~/miniconda OR rm -rf ~/anaconda

• Windows：
  去控制面板，点击“添加或删除程序”，选择“Python3.6.0（Anaconda3）”并点击删除程序。

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好啦！本次的笔记就是这些啦。正所谓，“好记性不如烂笔头”，我先记录下来，方便以后忘了回来能查到。当然啦，如果也能帮到大家，那就是更多的意义啦~~~

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