下载

版本对应

Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh           对应的是python3.6.0
Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh          对应的是python3.6.5
Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh          对应的是python3.7.0
Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh      对应的是python3.7.4
Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh      对应的是python3.8.5

下载地址

说明    Anaconda下载地址
官方首页地址    https://www.anaconda.com/distribution/
官方旧版地址    https://repo.anaconda.com/archive/
官方miniconda地址    https://repo.anaconda.com/miniconda/
国内镜像地址    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
国内miniconda镜像地址    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda

 来源

Anaconda版本与Python版本对应关系_脑机接口社区的博客-CSDN博客_python3.8对应的anaconda版本

安装

步骤

1.安装Anaconda3到指定目录下(/usr/anconda3)

# bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

2. 输入yes,回车,接受anaconda的条款。

 3.输入你需要安装的地址/usr/anconda3,回车。

4.安装完成初始化conda（一般更新当前用户的bashrc）,输入yes,回车。 

5.添加系统环境变量文件

# vi /etc/profile

在profile文件结尾加入一行：

export PATH=/usr/anaconda3/bin:$PATH

使其立即生效：

当前用户生效：$ source /etc/profile

root用户生效：# source /etc/profile

或重启系统生效。

5.测试是否安装成功
打印版本号conda --version或conda -V

安装问题

1.安装anaconda3卡在Unpacking payload ...

虚拟机的核心数调到2或者2以上即可解决

常用命令

#基本命令

conda update -n base conda         //update最新版本的conda
conda create -n xxxx python=3.6   //创建python3.6的xxxx虚拟环境
conda env list                    //显示所有的虚拟环境
conda info -e                    //显示所有的虚拟环境
conda info                   //显示conda环境，例如镜像源
conda activate xxxx               //开启xxxx环境
source activate xxx   # 激活进入 xxx环境
conda deactivate                  //关闭环境 可以去掉(base)。
conda remove -n xxxx --all       //删除虚拟环境,删除已创建的xxxx虚拟环境

#升级

conda update conda
conda update anaconda
conda update anaconda-navigator    //update最新版本的anaconda-navigator

#卸载

# rm -rf /usr/anaconda3    //centos,卸载视安装目录而定！
// 最后，清理.bashrc中的Anaconda路径。

#清理conda
使用conda clean可以给conda瘦身。
第一步：通过conda clean -p来删除一些没用的包，这个命令会检查哪些包没有在包缓存中被硬依赖到其他地方，并删除它们。
第二步：通过conda clean -t可以将conda保存下来的tar包。

#列出安装包

conda list

修改国内镜像源

1.查看信息

conda info

关注 channel URLs 字段内容

 2.添加镜像源

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

3.生成修改文件

conda config --set show_channel_urls yes

4.修改主目录下的.condarc文件

删除第三行

5.conda info查看是否生效

包管理

查找：

1.精准查找

conda search --full-name <package_full_name>

2.模糊查找

conda search <text>

3.在线搜索

https://anaconda.org/

安装：

1.在指定环境中安装包

conda install --name <env_name> <package_name>

2.在当前环境中安装包

conda install <package_name>

3.安装指定版本

conda install package=version

4.创建指定依赖虚拟环境

conda create -n env_name python=3.6

conda create -n myenv numpy

conda create -n numpy197 numpy=1.9.3

5.使用pip安装

pip install <package_name>

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  tensorflow

6.指定环境安装步骤

#查看所处环境
conda info

#查看环境列表
conda env list

#切换到指定环境
source activate  py38_2

#conda install 只是安装Anaconda库中有的,实际中conda install和pip install搭配使用
conda install --name py38_2 fake_useragent
pip install fake-useragent

#推出环境
conda deactivate

注意

1.pip只是包管理器，无法对环境进行管理。因此如果想在指定环境中使用pip进行安装包，则需要先切换到指定环境中，再使用pip命令安装包。
2.pip无法更新python，因为pip并不将python视为包。
3.pip可以安装一些conda无法安装的包；conda也可以安装一些pip无法安装的包。因此当使用一种命令无法安装包时，可以尝试用另一种命令。

7.复制环境

conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>

8.导出以后导入

离线

在有网环境下安装好anaconda和需要的环境包
1. conda create -n myenv
2. conda install -n package_name

离线情况下迁移和安装
1.拷贝$HOME/anancoda/envs/myenv
2. conda create -n myenv_2 --clone path/myenv --offline

在线

#切换虚拟环境
source activate  myenv
#导出当前环境
conda env export --file env.yaml
#导入环境
conda env create -n myenv2  -f env.yaml

9.Anaconda windows下使用

1.双击Anaconda Navigator打开应用界面

2.点击Environments 选择以及创建虚拟环境

 3.Environment下方是对虚拟环境的操作，用的最多的是Create

4.双击创建的虚拟环境切换到环境

5.选中图标位置，右键，点击open Terminal可以打开该环境的命令行界面。

卸载包

1.卸载指定环境中的包

conda remove --name <env_name> <package_name>

2.卸载当前环境中的包

conda remove <package_name>

3.删除环境

conda remove --name <env_name> --all

更新包

1.更新所有包

conda update --all
或者 conda upgrade --all

2.更新指定包

conda update <package_name>
或conda upgrade <package_name>

实践使用

1.Tensorflow安装

#创建虚拟环境 

conda create -n tensorflow python=3.6

#切换虚拟环境

 source activate tensorflow

#安装依赖

 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  tensorflow 

# 退出tensorflow环境

conda deactivate

python虚拟环境venv

介绍

1.这是 Python 3.3 的新特性。
2.假设自己电脑主机的 Python 环境称为系统环境，而默认情况下，虚拟环境和系统环境是完全隔离的。
3.每个系统环境下可以有多个虚拟环境。
4.每个虚拟环境都有自己的 Python 二进制文件及单独的包安装目录，可以在虚拟环境中安装属于自己的 Python 包，而系统环境、其他虚拟环境并不会拥有这些 Python 包。

特点

1.自带：让python自身就支持虚拟环境，不需要安装第三方库
2.隔离：把python binary复制到一个独立的文件夹，与系统目录隔离开
3.轻量级：如果将python的整个标准库也做到独享，隔离性会更好，但这样就不够轻量级，也没法做到跨平台。所以venv不复制整个python的标注库

windows使用虚拟环境

创建虚拟环境

执行完成以后会生成对应的文件

python -m venv myenv3  D:\cjh\python_scipt\myenv3

激活虚拟环境

cmd命令行中执行会激活虚拟环境，有（myenv3）代表已经进入虚拟环境，可以直接使用

D:\cjh\python_scipt\myenv3\Scripts\activate.bat

退出虚拟环境

deactivate

pycharm中使用虚拟环境

1.2.选择设置file - settings配置 进行配置

 

 

3.出现venv代表配置完成

 

4.运行项目，有（venv）代表已经进入虚拟环境，可以直接使用

退出/进入（venv）虚拟环境

 来源

来源l​​​​​​lPython虚拟环境pyenv、venv(pyvenv)、virtualenv之间的区别，终于搞清楚了_慕城南风的博客-CSDN博客_venv

 linux下使用虚拟环境

1.先建立项目目录，并进入目录当中

mkdir /opt/PythonProject/test
cd /opt/PythonProject/test
python -m venv env

2.激活虚拟环境

source env/bin/acticate

3.在虚拟环境中安装包

pip install requests

4.退出虚拟环境

deactivate

来源

Python3的venv虚拟环境操作（Linux） - 走看看

依赖导出导入

如果是在线

pip freeze > requirements.txt

在服务器上创建一个虚拟环境

激活虚拟环境，安装项目依赖

pip install -r requirements.txt

如果是离线

离线包导出

pip freeze > requirements.txt
pip download  -r requestments.txt  -d  ./pip_packages    

离线包导入

在服务器上创建一个虚拟环境
激活虚拟环境，执行

pip install --no-index --find-links=d:\packages -r requirements.txt 

 

来源：

Centos7 安装 Anaconda3 及 常用的conda命令_chiying9447的博客-CSDN博客

安装anaconda3卡在Unpacking payload ... - 马昌伟 - 博客园

Anaconda介绍、安装及使用教程 - 知乎