Anaconda详细安装及使用并配置连接Pycharm和VScode

痛定思痛。 2022-12-16 13:20 321阅读 0赞

# Anacond的介绍 #

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）

在他们的官方网站上Resource(资源)–》Open Source  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

Conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换

Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等

而Miniconda是一款小巧的python环境管理工具，安装包大约只有50M多点，其安装程序中包含conda软件包管理器和Python。

# Anacond下载 #

地址：[https://www.anaconda.com/products/individual][https_www.anaconda.com_products_individual]  
百度网盘：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
根据自己使用的情况选择相应的平台和版本。

# 安装 Anaconda #

运行Anaconda3-2020.07-Windows-x86\_64.exe  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]

Install for: 选择Just me还是All Users，假如你的电脑有好几个 Users ，才需要考虑这个问题.其实我们电脑一般就一个 User，就我们一个人使用，如果你的电脑有多个用户，选择All Users，我这里直接 All User，继续点击 Next 。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]

选择安装的路径，Anaconda比较大（2.7G）不建议安装在默认的位置。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]

Advanced Options（高级选项）第一个是加入环境变量，第二个是默认使用 ，点击“Install”,进行安装。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]  
安装  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 8]  
这两个选项可以去掉。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 9]

# 配置环境变量 #

Windows配置，在环境变量-》用户变量-》PATH 添加anacondaa的安装目录的Scripts文件夹  
例如：D:\\Anaconda3\\Scripts  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 10]  
打开cmd,输入 **conda --version**,如果输出conda 4.8.3之类的就说明环境变量设置成功了.为了避免可能发生的错误, 我们在命令行输入conda upgrade --all 先把所有工具包进行升级.

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 11]

# 管理环境 #

安装成功后，我们就可以用anaconda来创建我们一个个独立的python环境了.

*  activate  
    **activate** 能将我们引入anaconda设定的虚拟环境中, 如果你后面什么参数都不加那么会进入anaconda自带的base环境.  
    输入python, 这样会进入base环境的python解释器, 如果你把原来环境中的python环境去除掉会更能体会到, 这个时候在命令行中使用的已经不是你原来的python而是base环境下的python.而命令行前面也会多一个(base) 说明当前我们处于的是base环境下。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 12]
 *  创建自己的虚拟环境  
    **conda create -n python27 python=2.7  
    或者conda create --name python27 python=2.7**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 13]

于是我们就有了一个python27的虚拟环境, 接下来我们切换到这个环境, 一样还是用activae命令 后面加上要切换的环境名称

*  切换环境  
    **activate python27**  
    ![在这里插入图片描述][2020102018085896.png_pic_center]

如果忘记了名称我们可以先用`conda env list`,查看所有的的环境

**conda env list**  
![在这里插入图片描述][20201020180935685.png_pic_center]

*  卸载环境  
    **conda remove --name test --all**

# 关于Anaconda命令总结 #

*  管理环境命令

# 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本）
     conda create --name python34 python=3.4
     
    # 安装好后，使用activate激活某个环境
    activate python34 # for Windows
    source activate python34 # for Linux & Mac
     
    # 激活后，会发现terminal输入的地方多了python34的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.4对应的命令加入PATH
     
    # 此时，再次输入
    python --version
    # 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系统已经切换到了3.4的环境
     
    # 如果想返回默认的python 2.7环境，运行
    deactivate python34 # for Windows
    source deactivate python34 # for Linux & Mac
    
    # 删除一个已有的环境
    conda remove --name python34 --all

*  安装第三方包

conda install requests
    或者
    pip install requests

*  卸载第三方包

conda remove requests
    或者
    pip uninstall requests

*  查看环境包信息

#查看当前环境中所有安装了的包可以用
    conda list
    
    #导入导出环境
    #如果想要导出当前环境的包信息可以用
    conda env export > environment.yaml
    #将包信息存入environment.yaml文件中.
    
    #当需要重新创建一个相同的虚拟环境时可以用
    conda env create -f environment.yaml

*  命令

activate // 切换到base环境
    
    activate learn // 切换到learn环境
    
    conda create -n learn python=3 // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本)
    
    conda env list // 列出conda管理的所有环境
    
    conda list // 列出当前环境的所有包
    
    conda install requests 安装requests包
    
    conda remove requests 卸载requets包
    
    conda remove -n learn --all // 删除learn环境及下属所有包
    
    conda update requests 更新requests包
    
    conda env export > environment.yaml // 导出当前环境的包信息
    
    conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境

# Anaconda原理 #

Anaconda目录结构  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 14]  
对比Python的目录  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 15]  
两者都拥有相同的标红目录，两者十分相似，这里就是base环境. 里面有着一个基本的python解释器, lLib里面也有base环境下的各种包文件.

那么我们自己创建的环境在哪里呢？我们可以看见一个envs, 这里就是我们自己创建的各种虚拟环境的入口，可以看到我们刚才创建的Python27  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 16]  
我们点击进去后其实这就是一个Python的目录![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 17]  
**Anaconda所谓的创建虚拟环境其实就是安装了一个真实的python环境, 只不过我们可以通过activate,conda等命令去随意的切换我们当前的python环境, 用不同版本的解释器和不同的包环境去运行python脚本.**

# 连接编辑工具 #

## 1.PyCharm ##

在Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter

我们可以看到我这里其实是有其他的环境，这是我在创建项目的使用使用了虚拟环境，pycharm会自动给我生成一个venv目录，下面则是独立的python环境。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 18]  
,点击三个小点标志再点击Add Local为你某个环境的python.exe解释器就行了。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 19]  
添加Anaconda,我们选择了anaconda的python.exe,conda executable会自动识别conda的位置，将Make available to all projects勾选，所有项目都使用  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 20]  
然后点击ok,我们就可以看到Anaconda已经帮我们安装了很多库。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 21]  
如果我们是第一次使用Pycharm,那么创建项目的时候会初始化，要是已经使用过一段时间，再配置Anaconda,也会初始化。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 22]

## 使用Conda ##

前面新建的 Anaconda 环境包含各种数据分析，机器学习等包，可以直接拿来用，并不需要再安装一遍，方便实用。但是，有时候，我们并不需要这么多的包，而是需要特定版本的 Python 或者 Python 包，或是依赖冲突等问题，这就要求有一个独立运行的环境。而 Conda 建立的环境正好满足了这个需求。

*  创建项目的时候可以选择Conda.  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 23]
 *  点击 Pycharm 下面的 Termianl 可以直接控制 Windows 的 CMD 命令行。如果你的 Pycharm 运行在 Linux 下，这个工具会接管 Shell。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 24]  
    可以看到在最前面多了一个 (example) ，这个代表激活的 conda 环境

输入命令 conda list，可以查看我们建立的环境里包含哪些包。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 25]  
这篇文章中有关于Conda的使用方法。  
[Anaconda、Conda、Miniconda的介绍和使用方法][Anaconda_Conda_Miniconda]

我们也可以点击，切换环境  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 26]

# VScode #

配置python环境，可以直接点击左下角的小齿轮选择setting，或者File->Preferences->setting,然后点击Extensions（最后一个）找到Python,更改setting设置。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 27]  
或者直接Ctrl+shift+P(或F1)，输入Open Settings

在文件中添加"python.pythonPath"：“python的安装路径”，就中间那一行。如果打开的时候没有，自行添加即可。  
注意：每个设置与设置间需要逗号，window下的文件路径需要转义。  
![在这里插入图片描述][2020102019444154.png_pic_center]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221123/0f8d55d0a336431983c72639e6c49c4e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20221123/df5d6359875344e48660bafd8ec207da.png
[https_www.anaconda.com_products_individual]: https://www.anaconda.com/products/individual
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: /images/20221123/98eef06e68d24a5bbfe6f6f45a0279ff.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]: /images/20221123/1b16ffc855764bddbaea75755b7969dc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]: /images/20221123/bc0c048e5a9b4aaf8d7e9ce8252c103d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]: /images/20221123/9edd0b8cb1ec42cb9b17a6a7d1076646.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]: /images/20221123/6d297b6f5e1c42a8ac8b8691be7c2725.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]: /images/20221123/eb24ad85f1ab4f87a7eeb5fdc84098f0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 8]: /images/20221123/9d12c9a5f98843b6bf0842e3e766bbf8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 9]: /images/20221123/bf54d59f714544d69511dbc7569d03b9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 10]: /images/20221123/64c372d977514273a3e32782e25804b0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 11]: /images/20221123/d8dc2e95d478469c8da2af26c1d80d13.png
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[2020102018085896.png_pic_center]: /images/20221123/0a8135ae40b345b1b558a7ac4b78138d.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 19]: /images/20221123/95f400616e7e4fcdafd1f64cd33f645f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 20]: /images/20221123/95ba338534534490a7f33dd44a520302.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 22]: /images/20221123/67fe7632a1ec4e678d5a4af048cc6697.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODkyNDUwMA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 23]: /images/20221123/f62e55a27ecb43da8682d26b9a719134.png
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