Anaconda与虚拟环境

发布于: 2020 年 05 月 28 日

Anaconda 是一款流行的数据科学平台,非常受广大数据分析和算法爱好者的欢迎。其为个人用户提供免费的教育版本,大大降低了入门数据分析环境配置的门槛,在windows和linux平台上使用都很方便。本文主要介绍Anaconda 在window10 平台安装以及Python虚拟环境的配置过程.

1. 安装Anaconda

Anaconda的安装过程很方便,下载安装包-》双击-》选择安装路径-》安装,和在windows上安装软件一样。需要注意的是:

tuna anaconda archive
  • 下载时注意看安装包的后缀是否和自己电脑的系统一致,另外也要注意Python的版本, Anaconda2基于Python2.7, Anaconda3基于Python3.7. 另外你可以通过Anaconda conda 软件包管理工具创建任何Python版本的环境。

  • 安装过程中会提示是否自动修改环境变量,此处不要勾选,后续手动添加

2. 配置环境变量

安装完成后你可以通过开始-》Anaconda3-》Anaconda Navigator 进入Anaconda GUI操作页面

Anaconda navigator

其中包含了很多很多数据分析工具,最长用的jupyter notebook, 点击launch就可以启用了。但是这样存在一个问题就是自动默认的工作目录是在家目录下,个人觉的更直观的启动方式是进入相应的工作目录,比如在E盘下创建jupyter_notebook_repo这样一个工作目录,在文件夹内空白处鼠标右键-》git bash, 然后在bash终端中启动jupyter notebook,这样的方式和用vscode 启动项目也是一致的。要实现上述功能就需要配置环境变量。Anaconda 共涉及到四个环境变量:

# 注意我这里把Anaconda 安装在了D:\ProgramData文件夹下,你需要按照你的安装路径来添加
D:\ProgramData\Anaconda3
D:\ProgramData\Anaconda3\Library\mingw-w64
D:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin
D:\ProgramData\Anaconda3\Scripts

添加好后,按照上述方式启动git bash, 输入jupyter notebook 就可以启动了。

3. 虚拟环境

在anaconda平台上创建虚拟环境主要通过自带的包管理工具conda 而不是pip, 而且即使是虚拟环境创建好以后需要安装新的包也尽量使用conda而不是pip。

3.1 conda, pip加速

在创建虚拟环境之前也要对conda和pip进行配置来加速下载需要的包。

conda 加速参考这里

pip 加速参考这里

感谢tuna, Thanks a million!

3.2 创建虚拟环境:

以创建一个python3.6 名称是virenvtest的环境为例,在任意位置鼠标右键打开git bash,输入:

conda create --name virenvtest python=3.6

按照提示输入y就创建成功了。

执行:

conda env list

查看当前的虚拟环境,默认的是base(前面有*标记的)

执行:

source activate virenvtest

启动虚拟环境

执行:

pip list

查看当前环境下安装了哪些包

要想在新环境下使用jupyter notebook,需要安装jupyter 包

执行:

conda install jupyter

执行:

python -m ipykernel install --user --name virenvtest
#virenvtest kernel名称,可以和虚拟环境不同

再次执行 jupyter notebook, 启动notebook,右上角新建,就可以在自己的工作目录下,基于新的Python环境创建notebook了

最后,退出虚拟环境的命令:

conda deactive

总结

本文主要有以下几点需要回顾一下:

  • 在工作目录中通过git bash 启动jupyter notebook

  • conda 和pip加速,效果明显,谁用谁知道,(。-ω-)zzz

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