python 机器学习 pip jupter 集成开发环境：Anaconda的安装与使用

集成开发环境：Anaconda的安装与使用

一、简介condapipvirtualenvconda与pip的比较

二、Anaconda的下载安装#1. Linux下Step1.下载Step2.安装

#2. Windows下载安装

三、使用#1. 基本管理#2. 添加镜像源（记得把defaults删掉）#3. 安装第三方库用conda安装用pip安装：

#4. 导出&安装环境依赖文件pip导出`requirements.txt`pip安装`requirements.txt`中的库包：用conda导出`environment.yml`用conda安装`environment.yml`中的文件用conda安装`requirements.txt`中的库包（不大推荐该命令）：报错：ERROR: Could not install packages due to an OSError: Missing dependencies for SOCKS support.

#5. 虚拟环境的配置使用#6. 本地连接Linux服务器的Jupyter notebook前提. 在虚拟环境中安装完jupyter notebookS1. 在服务端配置Jupyter Notebook

#7. 在Jupyter notebook界面切换虚拟环境#8. Windows下可以在Anaconda Navigator中可以查看所有环境与安装包#9. 在Windows下用cmd调用Anaconda下的Python环境

四、Bug汇总Linux下，每次都得`source ~/.bashrc`，否则找不到conda命令。这是因为用户目录的文件被误删，本来`source ~/.bashrc`是自动执行的在win10下的命令行运行Python时，抛出`UnicodeDecodeError`

一、简介

Anaconda能够便捷地获取包并且对包进行管理，同时对环境进行统一管理的发行版本软件。

它包含了conda，Python在内的超过180个科学包（numpy,scipy,ipython notebook）及其依赖项

由专门公司维护，方便安装整理Py库可以创建虚拟环境，项目间互相不影响（Python本来就有虚拟环境的功能的）

conda

管理包及其依赖项和环境

快速安装，运行和升级包及其依赖项在计算机中便捷地创建，保存，加载和切换环境 conda为Python项目而创造，但可适用于多种语言功能上是pip+virtualenv的集合

pip

用于管理包的包管理器

virtualenv

用于创建一个独立的Python环境的工具

conda与pip的比较

conda安装包时自动安装其依赖项conda可以在不同的环境之间进行切换conda对系统自带Python没有影响conda支持10种编程语言，pip一种

二、Anaconda的下载安装

#1. Linux下

Step1.下载

进入用户目录：cd ~在官网中找到Linux的安装包，拷贝包的下载地址，然后wget，比如：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh

Step2.安装

安装自解压shell包：sh Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh，以下是安装说明：

回车 通读许可条款。yes 同意许可条款。回车 接受默认安装位置/home/{User}/anaconda3，或指定其他目录yes 将Anaconda3安装位置添加到 ~/.bashrc 文件中 让~/.bashrc刷新生效：source ~/.bashrc验证安装成功：conda --version更新conda：conda update conda

#2. Windows下载安装

官网下载：http://docs.anaconda.com/anaconda/install/windows/ 安装注意：

安装路径不能有中文与空格Install For：Just Me推荐勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable.”（“添加Anaconda至我的环境变量。”），这是为了在cmd中调用Anaconda下的Python环境，在用php模拟cmd时会用到。如果自己需要，就添加这三个： 验证安装：Anaconda Prompt下输入conda list查看已经安装的包名和版本号 修改默认项目路径：

在Anaconda Powershell Prompt上输入"jupyter notebook --generate-config"在提示的路径中打开"jupyter_notebook_config.py"找到"c.NotebookApp.notebook_dir", 将注释删除并填写指定路径在Anaconda Powershell Prompt上输入“jupyter notebook”就会自动加载指定路径

注意如果是虚拟环境，需要安装juypter库 配置pip缓存路径（默认是c盘用户的AppData下）

在Anaconda Prompt下pip config set global.cache-dir "D:\CodeFiles\pipcache" 推荐安装ipython，快速测试短代码用。

三、使用

以下命令Windows在“Anaconda Prompt”中执行，Linux在shell中执行

#1. 基本管理

验证conda

conda --version 更新conda

conda update conda

#2. 添加镜像源（记得把defaults删掉）

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

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

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

conda config --set show_channel_urls yes

conda config --show channels # 查看channels信息

conda config --remove channels https://xx # 删除channels

# 原来的是：defaults

Tip：Windows可以在Anaconda Navigator下安装库和调整镜像网站

#3. 安装第三方库

用conda安装

首先先添加清华的镜像源

conda install xxx # 安装第三方库

conda uninstall xxx # 卸载第三方库

conda update --all # 升级所有第三方包

conda list # 查看已安装的包

用pip安装：

在conda的虚拟环境下使用pip命令安装，也会属于该虚拟环境

pip install pysocks # (可选)前置库

#4. 导出&安装环境依赖文件

推荐pip，一是pip有conda没有的包，二是pip安装的库包也是位于所在虚拟环境下的。

pip导出requirements.txt

pip freeze > requirements.txt # 生成requirements.txt

pip安装requirements.txt中的库包：

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 安装库包, 因为pip默认从外网获取资源，没有翻墙软件则要使用国内镜像

用conda导出environment.yml

conda env export > environment.yml

后缀是yml而不是yaml

用conda安装environment.yml中的文件

conda env create -f environment.yml

"environment.yml"是配置文件，如《动手学习深度学习》一书中的配置文件

name: gluon

dependencies:

- python=3.6

- pip:

- mxnet==1.5.0

- d2lzh==0.8.11

- jupyter==1.0.0

- matplotlib==2.2.2

- pandas==0.23.4

读取配置文件会自动进行创建环境与下载包。

用conda安装requirements.txt中的库包（不大推荐该命令）：

while read requirement; do conda install --yes $requirement || pip install $requirement; done < requirements.txt

执行该命令时，若conda找不到包，会自动调用pip安装

报错：ERROR: Could not install packages due to an OSError: Missing dependencies for SOCKS support.

unset all_proxy

unset ALL_PROXY

pip install pysocks

#5. 虚拟环境的配置使用

conda create --name env_name python=python_version # 创建指定python版本的环境

conda activate env_name # 进入指定环境

conda deactivate env_name # 退出指定环境

conda remove --name env_name --all # 删除环境

conda info --env # 查看所有环境

conda create --name new_env --clone old_env # 克隆环境

#6. 本地连接Linux服务器的Jupyter notebook

前提. 在虚拟环境中安装完jupyter notebook

S1. 在服务端配置Jupyter Notebook

进入虚拟环境

生成config配置文件：jupyter notebook --generate-config

生成密码（在终端下）：

python # 进入python

from notebook.auth import passwd

passwd()

# 输入两次密码后会出现加密的秘钥, 复制过来

修改config配置文件：

vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

# jupyter_notebook_config.py

c.NotebookApp.ip='*' # 允许所有的ip访问

c.NotebookApp.password = u'刚才复制的秘钥'

c.NotebookApp.open_browser = False # 启动jupyter notebook后不自动启动浏览器，此项根据需求

c.NotebookApp.port = 7548 # 我们电脑访问的端口

运行Jupyter notebook：jupyter notebook，如下图所示 在自己的电脑的浏览器上输入"服务器ip:7548"

#7. 在Jupyter notebook界面切换虚拟环境

安装nb_conda库：

方法一：在Anaconda Powershell执行conda install nb_conda安装需要的库，进入Jupyter Notebook后就会发现界面中多了Conda界面：方法二：在Anaconda Navigator直接安装

#8. Windows下可以在Anaconda Navigator中可以查看所有环境与安装包

图1. 已有的环境及环境中的包

#9. 在Windows下用cmd调用Anaconda下的Python环境

前提是在用户环境变量中配置了Anaconda的三个路径（安装时可以勾选的，也可以自己去添加）。

在cmd下：

conda info --envs # 查看所有虚拟环境

activate xx # 激活某个虚拟环境

四、Bug汇总

Linux下，每次都得source ~/.bashrc，否则找不到conda命令。这是因为用户目录的文件被误删，本来source ~/.bashrc是自动执行的

vim ~/.bash_profile

if [ -f ~/.bashrc ] ; then

source .bashrc

fi

在win10下的命令行运行Python时，抛出UnicodeDecodeError

原因：wiin10默认编码是gbk，而该文件是utf8解决：Anaconda3\Lib\site-packages\pyreadline\lineeditor\history.py中第82行，修改如下： for line in open(filename, ‘r’,encoding=‘utf-8’)

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