Anaconda常用命令大全

  1. 使用conda
    首先我们将要确认你已经安装好了conda

  2. 配置环境
    下一步我们将通过创建几个环境来展示conda的环境管理功能。使你更加轻松的了解关于环境的一切。我们将学习如何确认你在哪个环境中,以及如何做复制一个环境作为备份。

  3. 测试python
    然后我们将检查哪一个版本的python可以被安装,以及安装另一个版本的python,还有在两个版本的python之间的切换。

  4. 检查包
    1)我们将罗列出安装在我们电脑上的包

    2)浏览可用的包

    3)使用conda install命令来来安装以及移除一些包

    4)对于一些不能使用conda安装的包,我们将在Anaconda.org网站上搜索

    5)对于那些在其它位置的包,我们将使用pip命令来实现安装。我们还会安装一个可以免费试用30天的商业包IOPro

  1. 移除包、环境以及conda

管理conda:

检查conda版本:

1
conda --version

升级当前版本的conda

1
conda update conda

管理环境

创建并激活一个环境

使用”conda create”命令,后边跟上你希望用来称呼它的任何名字:

1
conda create --name snowflake biopython

这条命令将会给Biopython创建一个新的环境,位置在Anaconda安装文件的/envs/snowflakes


激活这个新环境

  • Linux,OS X:
1
source activate snowflakes
  • Windows:
1
activate snowflake

小技巧:

新的开发环境会被默认安装在你conda目录下的envs文件目录下。你可以指定一个其他的路径;去通过
conda create -h了解更多信息吧。

小技巧:

如果我们没有指定安装python的版本,conda会安装我们最初安装conda时所装的那个版本的python。


列出所有的环境

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conda info -envis或者(-e)

注意:conda有时也会在目前活动的环境前边加上*号。


切换到另一个环境(activate/deactivate)

为了切换到另一个环境,键入下列命令以及所需环境的名字。

  • Linux,OS X:

    1
    source activate snowflakes
  • Windows:

    1
    activate snowflakes

如果要从你当前工作环境的路径切换到系统根目录时,键入:

  • Linux,OS X:

    1
    source deactivate
  • Windows:

    1
    deactivate

复制一个环境

通过克隆来复制一个环境。这儿将通过克隆snowfllakes来创建一个称为flowers的副本。

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conda create -n flowers --clone snowflakes

通过

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conda info –-envs

来检查环境


删除一个环境

如果你不想要这个名为flowers的环境,就按照如下方法移除该环境:

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conda env remove --name flowers

管理Python

安装一个不同版本的python

现在我们假设你需要python3来编译程序,但是你不想覆盖掉你的python2.7来升级,你可以创建并激活一个名为snakes的环境,并通过下面的命令来安装最新版本的python3:

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conda create -n snakes python=3

检查新的环境中的python版本

确保snakes环境中运行的是python3:

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python --version

使用不同版本的python

为了使用不同版本的python,你可以切换环境,通过简单的激活它就可以,让我们看看如何返回默认版本

  • Linux,OS X:

    1
    source activate snowflakes
  • Windows:

    1
    activate snowflakes

注销该环境

当你完成了在snowflakes环境中的工作室,注销掉该环境并转换你的路径到先前的状态:

  • Linux,OS X:

    1
    source deactivate
  • Windows:

    1
    deactivate

管理包

  • conda安装和管理python包非常方便,可以在指定的python环境中安装包,且自动安装所需要的依赖包,避免了很多拓展包冲突兼容问题。
  • 不建议使用easy_install安装包。大部分包都可以使用conda安装,无法使用conda和anaconda.org安装的包可以通过pip命令安装
  • 使用合适的源可以提升安装的速度

查看已安装包

使用这条命令来查看哪个版本的python或其他程序安装在了该环境中,或者确保某些包已经被安装了或被删除了。在你的终端窗口中输入:

1
conda list


向指定环境中安装包

使用Conda命令安装包

我们将在指定环境中安装这个Beautiful Soup包,有两种方式:

  • 直接指定-n 指定安装环境的名字
1
conda install --name bunnies beautifulsoup4

提示:你必须告诉conda你要安装环境的名字(-n bunies)否则它将会被安装到当前环境中。

  • 激活bunnies环境,再使用conda install命令。
1
2
activate bunnies
conda install beautifulsoup4

2.从Anaconda.org安装一个包

如果一个包不能使用conda安装,我们接下来将在Anaconda.org网站查找。

在浏览器中,去 Anaconda资源官网 。我们查找一个叫“bottleneck”的包,所以在左上角的叫“Search Anaconda Cloud”搜索框中输入“bottleneck”并点击search按钮。

Anaconda.org上会有超过一打的bottleneck包的版本可用,但是我们想要那个被下载最频繁的版本。所以你可以通过下载量来排序,通过点击Download栏。
点击包的名字来选择最常被下载的包。它会链接到Anaconda.org详情页显示下载的具体命令:

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conda install--channel https://conda .anaconda.ort/pandas bottleneck

3. 通过pip命令来安装包

对于那些无法通过conda安装或者从Anaconda.org获得的包,我们通常可以用pip命令来安装包。

可以上pypi网
站查询要安装的包,查好以后输入pip install命令就可以安装这个包了。

我们激活想要放置程序的python环境,然后通过pip安装一个叫“See”的程序。

  • Linux,OS X:

    1
    source activate bunnies
  • Windows:

    1
    activate bunnies

所有平台:

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pip install see

###提示:pip只是一个包管理器,所以它不能为你管理环境。pip甚至不能升级python,因为它不像conda一样把python当做包来处理。但是它可以安装一些conda安装不了的包。

4. 文件安装

如果真的遇到走投无路的境地,也就是上面这些方法通通不管用!!!那就只能下载源码安装了,比如exe文件(双击安装)或者whl文件(pip安装)等等。还有在github上找到源码,使用python setup.py install命令安装

Tips:不建议使用setuptools 的easy_install,非常不方便管理,也不好卸载
有些时候,Anaconda和pip下载的速度慢,访问不稳定怎么办?换个源呗,清华大学的源就很不错,当然啦,你可以自己google一些好用的源

对于包管理工具,了解这么多就够了,比较喜欢追根究底的童鞋可以移步包管理工具解惑
提示:
在任何时候你可以通过在命令后边跟上-help来获得该命令的完整文档。

eg:

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conda update --help

小技巧:
很多跟在–后边常用的命令选项,可以被略写为一个短线加命令首字母。所以–name选项和-n的作用是一样的。通过conda -hconda –-help来看大量的缩写。

移除包、环境、或者conda

如果你愿意的话。让我们通过移除一个或多个试验包、环境以及conda来结束这次测试指导。

移除包

假设你决定不再使用商业包IOPro。你可以在bunnies环境中移除它。

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conda remove -n bunnies iopro

移除环境

我们不再需要snakes环境了,所以输入以下命令:

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conda remove -n snakes --all

删除conda

  • Linux,OS X:

移除Anaconda 或 Miniconda 安装文件夹

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rm -rf ~/miniconda

OR

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rm -rf ~/anaconda

  • Windows:

去控制面板,点击“添加或删除程序”,选择“Python2.7(Anaconda)”或“Python2.7(Miniconda)”并点击删除程序。

Reference:

30分钟Anaconda快速入门英文版

Anaconda清华大学镜像源

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