Anaconda¶

AI 介绍

Anaconda 是一个广泛使用的 Python 和 R 语言的发行版本，主要用于数据科学、机器学习、深度学习等领域。它简化了包管理和部署的过程，使得用户能够更方便地安装、更新、组织各种用于数据分析和科学计算的库与工具

Anaconda 发行版包括了 conda 这个开源的软件包管理系统和环境管理系统，通过它你可以轻松管理不同的软件包和版本，并且可以创建独立的运行环境来避免不同项目之间的依赖冲突。此外，Anaconda 还预装了许多流行的 Python 库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等，这些库对于进行数据处理、分析以及可视化非常有用

Anaconda 有 Anaconda Individual Edition（个人版）、Anaconda Distribution（分布版）等多个版本，支持 Windows、macOS 和 Linux 操作系统。无论是初学者还是专业人员，都可以利用 Anaconda 加速自己的数据分析或机器学习项目的进展

1 下载和安装¶

说明

本文档使用 Windows 系统进行演示
本文档使用 Anaconda3 2024.10-1 版本进行演示

1.1 下载¶

访问官网：Download Now | Anaconda

点击下载链接按钮，浏览器开始下载文件，接下来直接取消下载任务，只需要记住这个 .exe 的名字。因为从官网下载文件速度很慢很慢~

我们从国内清华大学开源软件镜像站进行下载：清华大学开源软件镜像站

使用浏览器搜索功能找到同名文件，进行下载

1.2 安装¶

双击运行下载的文件

点击 Next

点击 I Agree

保持默认的 Just Me，点击 Next

选择安装位置，建议安装在非 C 盘目录下，因为后续学习 Python 可能会安装一大堆的库，放 C 盘小心 C 盘爆炸

选择完成后，点击 Next

说明

本节使用 Windows 虚拟机进行演示，就不更改安装位置了

Create shortcuts：创建桌面快捷方式
Add Anaconda3 to my PATH environment variable：将 Anaconda 添加到环境变量当中。虽然官方不推荐，但是我觉得这样子用起来很方便
Register Anaconda3 as my default Python 3.12：将 Anaconda 作为默认的 Python 3.12 环境。这个选不选问题都不大，我就不选了
Clear the package cache upon completion：安装完成后，清理缓存

点击 Install，安装完成后点击 Next

Anaconda 集成了 Jupyter，点击 Next

点击 Finish

验证 Anaconda 能够正常运行：

快捷键 Win+R 打开运行窗口
输入 cmd，按回车 Enter，打开命令行窗口
分别输入 python conda，按回车 Enter
应该能够显示如下图所示的信息（没有正常显示的话，那就是 Add Anaconda3 to my PATH environment variable 选项没有勾选，当然问题不大，详见下文）

2 环境¶

我们打开 Anaconda Navigator 软件，切换到 Environments 面板，可以看到有一个 base 环境

在 Anaconda 中，base 环境（也称为 root 环境）是 Anaconda 安装时自动创建的默认环境，类似于操作系统中的“主目录”或“根目录”。它是所有其他 Conda 环境的起点，包含 Anaconda 自带的 Python 解释器、核心工具（如 conda、pip）和基础科学计算库（如 NumPy、Pandas）

避免在 base 环境中直接工作，也就是说，不要去动这个 base 环境

2.1 创建环境¶

在 Anaconda Navigator 中，可以直接使用 UI 来进行相应的操作，点击下方的 Create 按钮来创建一个环境，比如命名为 py3_12_9，选择 Python 版本为 3.12.9，点击 Create

或者在 cmd 中，输入指令：conda create -n py3_12_9 python=3.12.9（前提是勾选了 Add Anaconda3 to my PATH environment variable 选项）

也就是说，如果没有勾选 Add Anaconda3 to my PATH environment variable 选项，你只能在 Anaconda Navigator 当中进行操作

如何添加 Anaconda 到环境变量

在设置中搜索环境变量，打开电脑的环境变量设置，点击用户变量下的 Path，点击编辑，添加以下路径（具体路径根据安装时设置的路径来填）

这里我回到我的本地电脑做演示了，我安装的时候安装到了 G 盘

G:\anaconda3
G:\anaconda3\Library\mingw-w64\bin
G:\anaconda3\Library\usr\bin
G:\anaconda3\Library\bin
G:\anaconda3\Scripts

完成后，一路点击确定按钮

2.2 环境使用¶

避免在 base 环境中直接工作

干什么事情，就创建什么专用的环境，比如：

你在使用 pytorch，就创建一个环境用于 pytorch
你在使用 MkDocs，就创建一个环境用于 MkDocs
你在使用 PaddlePaddle，就创建一个环境用于 PaddlePaddle

不要嫌麻烦，这样的好处是

不同的项目使用不同的环境，不同的 python 版本
不同环境之间不会相互干扰
不同环境中安装的库不会相互干扰

3 安装库¶

可以在 Anaconda Navigator 中，选择对应的环境，在右侧搜索安装需要的库。这个库只会安装到选择的环境当中，不会干扰其他环境

有些库在 Anaconda Navigator 中搜索不到，就只能在 cmd 中安装

或者在 cmd 中：

conda activate my_env：先启动对应的环境
pip install ... 或 conda install ...：在这个环境中安装对应的库，使用 pip 或 conda 都是可以的

pip 安装很慢

我们可以增加国内源到 pip 的包源（pip 默认从 PyPI 下载包，但也可以配置使用其他的包源），在 cmd 中运行以下命令

升级 pip 到最新的版本
python -m pip install --upgrade pip

如果升级的时候安装也很慢

临时使用国内镜像站来升级 pip
python -m pip install -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple --upgrade pip

配置国内镜像站为默认

pip config set global.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

conda 安装很慢

我们可以增加国内源到 conda 的通道（通道是 conda 用来查找和安装软件包的仓库），在 cmd 中运行这两行命令

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

此后，conda 优先使用 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 来下载库

显示当前 conda 配置中设置的所有通道
C:\Users\admin> conda config --show channels
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
  - ...

conda 会从上到下逐一尝试这些通道来下载库

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