数据分析标准环境Anaconda

Posted 2022-08-06 Flyme awei

🐚 作者: 阿伟
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数据分析标准环境Anaconda

文章目录

• 数据分析标准环境Anaconda
• • 1、Anaconda介绍
  • • 1.1概述
    • 1.2 特点
  • 2、Anaconda安装
  • 3、管理环境
  • • 3.1 创建新环境
    • 3.2 切换环境
    • 3.3 退出环境至物理环境
    • 3.4 复制环境
    • 3.5 删除环境
  • 4、包管理
  • • 4.1 获取当前环境中已安装的包信息
    • 4.2 模糊查找
    • 4.3 安装包
    • 4.4 卸载包
    • 4.5 更新包
    • 4.6 更新所有包

1、Anaconda介绍

1.1概述

Anaconda就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，包括了python和很多常见的软件库和一个包管理器conda。常见的科学计算类的库都包含在里面了，使得安装比常规python安装要容易，同时对环境可以统一管理的发行版本

Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项

1.2 特点

• 开源

• 安装过程简单

• 高性能使用Python和R语言

• 免费的社区支持

• 首先我们需要先去了解Anaconda诞生的目的，再去了解Anaconda的使用方法

 首先我们需要从python本身说起，从根源寻找问题，我们在使用python语言编写程序之前需要下载一个python解释器，这才是python的本体，没了python解释器，我们即使写了无比正确优雅的python脚本也没办法运行，那这个解释器在哪呢？就在你安装python的地方

所有的第三方包都放在site-packages文件夹里面

最关键的，一个python环境中需要有一个解释器，和一个包集合

解释器：解释器根据python的版本大概分为2和3。python2和3之间无法互相兼容，也就是说用python2语法写出来的脚本不一定能在python3的解释器中运行

包集合：包集合中包含了自带的包和第三方包，第三方包我们一般通过pip或者easy_install来下载，当一个python环境中不包含这个包，那么引用了这个包的程序不能在该python环境中运行

问题所在：python环境解释完了，那么接下来就要说明这样的环境究竟产生哪些问题，因为anaconda正式为了解决这些问题而诞生的

• 到底该装 Python2 呢还是 Python3

 python2和python3在语法上是不兼容的，那我的机器上应该装python2还是python3呢，可能一开始选一个学习就好了，但是如果你要开发的程序必须使用python2而不能使用python3，那这时候你就不得不再下载一个python2，那这时候环境变量该设谁的目录呢，如果还是切换环境变量岂不是很麻烦

虽然目前Python3使用的范围更广，但是Python3小版本之前也存在一些差异

• 包管理

  如果我在本地只有一个python环境那我所有程序用到的各种包都只能放到同一个环境中，导致环境混乱。另外当我将写好的程序放到另一电脑上运行时又会遇到缺少相关包，需要自己手动一个个下载的情况实在是烦人。要是能每个程序开发都选用不同的环境，而开发好之后又能将该程序需要的环境(第三方包)都独立打包出来就好了

• 与virtualenv的对比

  • anaconda

    是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。可以创建一个独立的Python环境，其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等

  • virtualenv

    用于创建一个独立的Python环境的工具，新环境中需要手动安装需要的三方包

• pip与conda比较

  依赖项检查

  • pip

    不一定会展示所需其他依赖包

    安装包时或许会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误

  • conda

    列出所需其他依赖包

    安装包时自动安装其依赖项

    可以便捷地在包的不同版本中自由切换

  环境管理

  • pip

    维护多个环境难度较大

  • conda

    比较方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单

  对系统自带Python的影响

  • pip

    在系统自带Python中包的更新/回退版本/卸载将影响其他程序

  • conda

    不会影响系统自带Python

  适用语言

  • pip

    仅适用于Python

  • conda

    适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, javascript, C/C++, FORTRAN

    conda结合了pip和virtualenv的功能

2、Anaconda安装

• 以windows为例(参考图片流程)

1.单击Next

2.点击I Agree

3.All Users

4.更改安装路径

5.点击Install 安装

6.安装好点击下一步

7.继续下一步

8.点击完成

9.现在就

3、管理环境

接下来均是以命令行模式进行介绍，Windows用户请打开"Anaconda Prompt"，macOS和Linux用户请打开“终端”进行操作

3.1 创建新环境

命令：conda create --name <env_name> <package_names>

说明：默认情况下，新创建的环境将会被保存在/Users/<user_name>/anaconda3/env目录下。其中，<user_name>为当前用户的用户名

• env_name：即创建的环境名，建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号"<>"

• package_names：即安装在环境中的包名，名称两边不加尖括号"<>"

  • 如果要安装指定的版本号，则只需要在包名后面以=和版本号的形式执行。如：conda create --name env1 python=2.7，即创建一个名为"python2"的环境，环境中安装版本为2.7的python
  • 如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在<package_names>后以空格隔开，添加多个包名即可。如：conda create --name env2 python=3.7 numpy pandas，即创建一个名为"python3"的环境，环境中安装版本为3.7的python，同时也安装了numpy和pandas

• --name：可以替换为-n

3.2 切换环境

Linux&macOS：conda activate <env_name>

windows：activate <env_name>

说明：

• 如果创建环境后安装Python时没有指定Python的版本，那么将会安装与Anaconda版本相同的Python版本，即如果安装Anaconda第2版，则会自动安装Python 2.x；如果安装Anaconda第3版，则会自动安装Python 3.x
• 当成功切换环境之后，在该行行首将以“(env_name)”或“[env_name]”开头。其中，“env_name”为切换到的环境名

3.3 退出环境至物理环境

Linux&macOS：conda deactivate

windows：deactivate

• 显示已创建环境

  conda info --envs或conda info -e或conda env list

  说明：结果中星号“*”所在行即为当前所在环境

3.4 复制环境

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

copied_env_name：即为被复制/克隆环境名，环境名两边不加尖括号“<>”

new_env_name：即为复制之后新环境的名称，环境名两边不加尖括号“<>”

3.5 删除环境

命令：conda remove --name <env_name> --all

4、包管理

4.1 获取当前环境中已安装的包信息

conda list

• 查找可供安装的包版本

  • 精确查找

    命令：conda search --full-name <package_full_name>

    --full-name：为精确查找的参数

    <package_full_name>：是被查找包的全名。包名两边不加尖括号“<>”

4.2 模糊查找

命令：`conda search <text>`

`<text>`：是查找含有“此字段”的包名。此字段两边不加尖括号“<>”

4.3 安装包

• 在当前环境中安装包

  conda install <package_name>

• 指定版本号

  conda install <package_name>=version

• 在指定环境中安装包

  conda install --name <env_name> <package_name>

• 使用pip安装包

  pip install <package_name>

  说明：当使用conda install无法进行安装时，可以使用pip进行安装

  注意：

  • 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
  • pip无法更新python，因为pip并不将python视为包
  • p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

• 从Anaconda.org安装包

  说明：当使用conda install无法进行安装时，可以考虑从Anaconda.org中获取安装包的命令，并进行安装

  浏览器中输入http://anaconda.org（无需注册）

4.4 卸载包

• 卸载当前环境中的包

  conda remove <package_name>

• 卸载指定环境中的包

  conda remove --name <env_name> <package_name>

4.5 更新包

• 更新指定包

  conda update <package_name>或conda upgrade <package_name>

  说明：更新多个指定包，则包名以空格隔开，向后排列。例如：conda update pandas numpy matplotlib即更新pandas、numpy、matplotlib包

4.6 更新所有包

conda update --all或conda upgrade --all

说明：在安装Anaconda之后执行上述命令更新Anaconda中的所有包至最新版本，便于使用。