Anaconda安装与Python虚拟环境配置保姆级图文教程(附速查字典)_anaconda配置python环境

2 什么是Anaconda？

Anaconda是一个开源的跨平台Python发行版本，支持

• Windows
• macOS
• Linux

操作系统。Anaconda中包含了conda等180多个科学包及其依赖项。其中conda则是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。

3 Anaconda的安装

进入Anaconda下载界面选择相应的操作系统，本文主要介绍在Windows与Linux下的安装流程。

3.1 Windows系统

Windows有图形化的安装向导，按下面的步骤一步步安装即可

• 运行安装向导

• 选择I Agree

• 选择All Users，其实选Just Me也可以，但这台主机的其他用户就无法使用Anaconda了

• 选择安装路径

• 保持默认选项

• 等待安装结束

• 配置环境变量
  依次点击我的电脑->右键属性->点击高级系统设置->点击环境变量，之后按下图所示配置用户变量

3.2 Linux系统

对于Linux系统，没有图形化的安装界面，按下面输入终端命令即可

• 进入Anaconda安装目录并运行官方安装程序

bash ./Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

• 添加环境变量，其中~/Project/anaconda3/bin替换成自己的安装目录

echo 'export PATH="~/Project/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

3.3 测试

打开cmd(Windows)或Terminal(Linux)，输入

conda --version

如果输出版本号则说明安装成功，如下所示。

注意，若运行python脚本时仍然是原环境而非Anaconda环境，则需要注意配置编辑器的python解释器路径。VSCode中，在tasks.json中的args参数中配置

{
    "version": "2.0.0",
    "tasks": [
        {
            "label": "catkin\_make:debug",
            "type": "shell",
            "command": "catkin\_make",
            "args": ["-DPYTHON\_EXECUTABLE=/home/winter/Project/anaconda3/envs/server/bin/python "],
            "group": {"kind":"build","isDefault":true},
            "presentation": {
                "reveal": "always"
            },
            "problemMatcher": "$msCompile"
        }
    ]
}

4 虚拟环境管理(速查字典)

用Anaconda可以创建虚拟环境，虚拟环境间彼此隔离，可以解决依赖混乱的情况。虚拟环境管理主要涉及以下的命令，可以作为速查字典以备不时之需

• 创建虚拟环境

conda create -n test python=3.8

创建了一个名为test的采用3.8版本Python解释器的虚拟环境

• 切换虚拟环境

conda activate test

切换到名为test的虚拟环境。默认地，用户会进入Anaconda自带的base环境，注意base环境已经与安装Anaconda前的环境不同，因此第一次使用Anaconda可能会产生依赖冲突和缺失。

• 查看虚拟环境

conda env list

• 依赖安装与卸载

# 安装
conda install pkg
pip install pkg
# 卸载
conda remove pkg
pip uninstall pkg

这里推荐使用清华源加快安装速度，使用方法是

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pkg==version 

即安装了名为pkg，版本为version的包
如果依赖很多，建议使用requirements.txt批量配置，命令为

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

• 查看环境依赖

conda list

• 复制虚拟环境

conda env export > test_env.yaml
conda env create -f test_env.yaml

常用于导出当前虚拟环境的信息或复制虚拟环境

• 删除虚拟环境

conda remove -n test --all

删除名为test的虚拟环境

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