Anaconda配置新环境

我们在使用Python时，有时需要多个Python环境，有的使用Python2，而有的要使用Python3，这时就要安装多个Python，管理起来很不方便。Anaconda的作用在此刻就显现出来了，它可以创建多个Python环境，统一管理，互不干扰，不管是创建，克隆还是删除某个环境，都很方便。以下以安装Tensorflow为例进行Anaconda配置新环境的介绍。

使用Conda命令进行配置

创建新环境

• 打开Anaconda Prompt，执行以下命令

conda create -n tensorflow python=3.8.5

• tensorflow 是创建的新环境名称，可以任意取
• -n 也可以写为 --name
• python=3.8.5 是新环境安装的python版本号，不加则默认为Anaconda的python版本

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激活新环境

conda activate tensorflow

• 命令行窗口由 (base) C:\Users 变为 (tensorflow) C:\Users 时，说明已经进入新环境

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配置新环境

• 在当前环境下，输入命令安装Tensorflow

conda install tensorflow

• 等待安装完成即可

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退出新环境

conda deactivate

• 命令行窗口由 (tensorflow) C:\Users 变为 (base) C:\Users 时，说明已经退出新环境，回到 base 环境

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检查所有环境

• 在任意环境下输入以下命令

conda info -e

• 或者

conda env list

• 执行此命令后，显示以下结果

# conda environments:
#
base                  *  E:\ProgramData\Anaconda3
tensorflow               E:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow

• * 号表示目前所处的环境位置

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检查所有安装的包

conda list

• 以下显示即为已经安装的包

# packages in environment at E:\ProgramData\Anaconda3:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf    0.1.0                    py38_0
alabaster                 0.7.12                     py_0
anaconda                  2020.11                  py38_0
anaconda-client           1.7.2                    py38_0
...

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删除某环境

conda remove -n tensorflow --all

• tensorflow 为移除的环境名

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重命名某环境

• conda 其实没有重命名指令，实现重命名是通过克隆完成的，分两步：
  1、先克隆一份旧环境，克隆过程中重新命名
  2、删除旧环境

# 第一步：
conda create -n pytorch --clone tensorflow
# 第二步：
conda remove -n tensorflow --all

• --clone 后面为旧环境的名字
• -n 后面为新的名字

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使用Anaconda Navigator进行配置

Anaconda Navigator基本操作

• 打开Anaconda Navigator之后，按如下步骤操作：

• 选择环境选项
• 点击创建新环境
• 新环境的命名
• 选择新环境的Python版本号
• 最后点击创建新环境

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Anaconda Navigator环境面板介绍

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Anaconda Navigator其他操作

• 安装Python包时要使用 conda 命令或者 pip 命令
• base 为基础环境，Anaconda安装完成后自动产生
• 其他配置好的环境位置：E:\ProgramData\Anaconda3\envs （以我自己的安装位置为例）

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总结

Anaconda是个非常强大的数据科学的Python包库，同时也是个非常方便的Python包管理器和环境管理器，对于刚接触Python的初学者和利用Python进行数据科学研究的人来说，都极为友好。利用Anaconda Navigator进行环境管理虽然方便，但是如果想要对命令行等操作有更深入的了解和熟悉，并且提升一下自己的编程思维，还是推荐使用命令行操作管理环境。

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相关链接

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