anaconda简绍
anaconda和python的关系
python是一门编程语言，官网的Python蕴含了外围的模块和库，为了应用其余的性能，须要独自下载其余的模块和库。
anaconda将python和许多更高级性能的库捆绑在一起，造成了一个不便的科学计算环境，装置了Ananconda就相当于装置了Python外加这些模块和库。省去了本人下载和装置各种包的麻烦，特地上linux上降级和装置python非常麻烦。当然Anaconda次要的性能还在于你能够不便进行环境治理。
总之anacond = python + 高级性能库 + IDE（集成开发环境，anaconda包中自带的IDE: jupyter notebook 和spyder）
Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别
- Anaconda
Anaconda是一个蕴含180+的迷信包及其依赖项的发行版本。其蕴含的迷信包包含：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。 - conda
conda是anaconda中包及其依赖项和环境的管理工具。conda包和环境管理器蕴含于Anaconda的所有版本当中。只有你装置了anaconda就会主动装置conda包。
conda包不仅仅实用于Python, 还实用于R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN等其余语言。并能够在任何平台上运行。
conda能够疾速装置、运行和升级包及其依赖项。并能够在计算机中便捷地创立、保留、加载和切换环境。 - PIP
PIP是通用的Python包管理工具，提供了对 Python 包的查找、下载、装置、卸载、更新等性能。在Python3.4（一说是3.6）及更新的版本中，PIP曾经捆绑装置了，不须要再独自装置。 virtualenv
virtualenv是用于创立一个独立的Python环境的工具包。可通过pip装置应用。pip 与 conda 比拟
依赖项查看
pip：- 不肯定会展现所需其余依赖包。
- 安装包时或者会间接疏忽依赖项而装置，仅在后果中提醒谬误。
conda:
- 列出所需其余依赖包。
- 安装包时主动装置其依赖项。
- 能够便捷地在包的不同版本中自在切换。
- 环境治理
pip:保护多个环境难度较大。
conda:比拟不便地在不同环境之间进行切换，环境治理较为简单。 - 对系统自带Python的影响
pip：在零碎自带Python中包的更新/回退版本/卸载将影响其余程序。
conda：不会影响零碎自带Python。 - 实用语言
pip：仅实用于Python。
conda：实用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN等。 - conda与pip、virtualenv的关系
conda联合了pip和virtualenv的性能。
下载安装
网络上有大量的介绍，在此就不在做赘述。
conda治理
window用户在anacon目录下启动“Anaconda Prompt”，macOS和Linux用户请应用“Terminal”进行操作。
conda本身相干
- 查看以后conda工具版本号:
conda --version - 查看包含版本的更多信息:
conda info - 更新conda至最新版本:
conda update conda - 查看conda帮忙信息:
conda -h
- 查看以后conda工具版本号:
conda环境治理相干
- 查看conda环境治理命令帮忙信息：
conda create --help - 创立python环境（创立进去的虚拟环境所在的地位为conda门路下的env/文件下,默认创立和以后python版本统一的环境.）：
conda create --name envname - 创立新环境时指定版本(以python3.6版本为例)，环境名称为python36：
conda create --name python36 python=3.6 - 切换环境(以python36的环境为例，默认是base环境），切换后可通过python -V查看是否切换胜利：
conda activate python36 - 返回前一个python环境：
conda deactivate - 显示已创立的环境，会列出所有的环境名和对应门路:
conda info -e - 删除虚拟环境（envname为环境名称）:
conda remove --name envname --all - 指定python版本,以及多个包（envname为环境名称）：
conda create -n envname python=3.6 scipy=0.15.0 astroib numpy - 查看以后环境装置的包:
conda list #获取以后环境中已装置的包conda list -n python36 #获取指定环境中已装置的包(python36为环境名) - 重命名环境（conda 其实没有重命名指令，实现重命名是通过 clone 实现的，分两步：先 clone 一份 new name 的环境而后删除 old name 的环境）比方，想把环境 rcnn 重命名成 tf:
conda create -n tf --clone rcnn #克隆环境rcnnconda remove -n rcnn --all #删除rcnn环境 - 克隆一个环境(clone_env 代指克隆失去的新环境的名称,envname 代指被克隆的环境的名称):
conda create --name clone_env --clone envnameconda info --envs #查看conda环境信息
- 查看conda环境治理命令帮忙信息：
包相干
- 查看以后环境下所有的包（前提是进入到该环境下）：
conda list - 查找包：
conda search py #含糊查找，即含糊匹配，只有含py字符串的包名就能匹配到conda search --full-name python #--full-name示意准确查找，即齐全匹配名为python的包 - 装置更新删除包:
conda install scrapy #在以后环境中安装包conda install -n python36 scrapy #在python36环境中安装包conda update scrapy #在以后环境中更新包conda update -n python36 scrapy #在python36环境中更新包conda update --all #更新以后环境所有包conda remove scrapy #在以后环境中删除包conda remove -n python36 scrapy #在python36环境中删除包
- 查看以后环境下所有的包（前提是进入到该环境下）：
Python治理相干
- 查找能够装置的python：
conda search python #查找所有名称蕴含python的包 - 装置不同版本的Python(在不影响以后版本的状况下,新建环境并装置不同版本的python)
conda create -n py36 python=3.6 anaconda #py36为您要创立的环境的名称。anaconda是元数据包，带这个会把base的根底包一起装置，不带的话新环境只蕴含python3.6相干的包。 python = 3.6是您要在此新环境中装置的软件包和版本。 - 激活想要应用的环境（py36为环境名）:
conda activate py36 - 更新Python：
conda update python - 将python更新到指定版本的:
conda install python=3.6
- 查找能够装置的python：
分享环境(在不同的电脑上创立雷同的环境-同一个版本的python及各种包)
- 首先通过activate target_env（target_env为要分享的环境名），而后输出上面的命令会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件：
conda env export > environment.yml - 小伙伴拿到environment.yml文件后，将该文件放在工作目录下，能够通过以下命令从该文件创建环境:
conda env create -f environment.yml
- 首先通过activate target_env（target_env为要分享的环境名），而后输出上面的命令会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件：