python学习——anaconda安装

落在可可西里的猪 2018-08-25 10:11:32

Python（计算机程序设计语言）

编辑锁定Python （英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。

Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL（GNU General Public License）许可。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符（white space）作为语句缩进。

Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜：Python高居首位 。甚至有人认为Pyhon将取代java。

2018年3月，该语言作者在邮件列表上宣布 Python 2.7将于2020年1月1日终止支持。用户如果想要在这个日期之后继续得到与Python 2.7有关的支持，则需要付费给商业供应商。其实Python2和Python3的使用区别不大，主要在一些书写格式上等。

链接：https://www./

关于学习和编译python有很多软件，今天小编要介绍的集笔记与编程与一体的学习软件anaconda3

链接：https://www./download/#windows（下载地址，打开网页可能稍慢）

anaconda（一个开源的Python发行版本）

编辑锁定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）。

Anaconda使用入门简介

• 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
• Miniconda包括Conda、Python

一般我们下载使用的就是Anaconda，包括了基本的一些工具包，

conda就是用于管理包和环境的命令行工具，下面介绍一下其基本用法

• conda管理

# 确认conda已安装

conda --version

# 更新conda版本

conda update conda

其中更新命令不仅仅会更新conda的版本，同时会自动更新相关的包，

其实，我们也可以使用这个命令来更新Anaconda版本

conda update anaconda

• 环境管理

这里的环境指的是不同的软件版本及其依赖所构成的环境，

环境之间“绝缘”，相同软件包的不同版本可以存在于同一机器下

# 创建新环境

conda create --name snowflakes biopython

其中snowflakes代指环境的名称，biopython指要在新环境中添加的软件包，

这里并没有指定新的环境所要使用的Python版本，所以会使用当前环境使用的Python版本

# 查看当前环境

conda info --envs

# conda environments:

#

# root * C:Program FilesAnaconda3

# snowflakes C:Program FilesAnaconda3envssnowflakes

上述命令会列出当前所有可用的环境及其路径，并在当前使用的环境前添加*

root是在安装Anaconda时自动创建的环境名称，

其Python版本根据选择的Anaconda版本而定

# 创建环境时指定Python版本

conda create --name bunnies python=3 astroid babel

在创建环境指定软件包时，可以使用package_name=version_number

的方式来指定要使用的软件版本

# 切换环境

# Linux, OSX:

# source activate snowflakes

#

# Windows:

activate snowflakes

# 切换回默认环境(root)

# Linux, OSX:

# source deactivate

#

# Windows:

deactivate

其实，还可以复制一个和指定环境完全相同的环境，

只要在创建时添加--clone参数指定相应的环境名称即可

# 复制环境

conda create --name flowers --clone snowflakes

另外，环境也可以在不同机器之间进行复制，

只要将要复制的环境导出为*.yml配置文件，

再到指定机器上创建时指定配置文件即可

# 导出配置文件

conda env export --name snowflakes > snowflakes.yml

# 根据配置文件导入环境

conda env create -f snowflakes.yml

• 软件包管理

# 查看所有已安装的软件包

conda list

可用的完整软件包列表可以在http://docs./anaconda/pkg-docs.html中查找，

所有的软件包都按照Python的版本进行了分类

当我们想要安装某个软件包时，可以直接在命令行中进行查找并安装

# 查找软件包

# 罗列出所有可用的版本并在已经安装的版本前加*

conda search beautifulsoup4

# 安装软件包

conda install --name beautifulsoup4=4.4.1

另外，也可以http://网站上搜索想要的软件包，

根据页面上的提示执行相应的命令即可安装

最后，同样的可以使用pip命令来安装软件包

pip install XXX

而更新软件包可以使用update命令

conda update --name snowflakes beautifulsoup4=4.5.1

• python管理

对于conda来说，其实python也是一个软件包，

所以，python的管理基本和软件包管理相同

# 查找可用python版本

conda search --full-name python

查找名称完全匹配python的软件包，而不是名称还有python的软件包，

可以在创建环境时指定python版本

conda create -n snakes python=3.4

卸载包、环境

# 卸载包

# 删除指定环境中的指定包

conda remove --name snowflakes biopython

# 卸载环境

# --all参数表示移除环境中的所有软件包，即删除整个环境

conda remove --name snakes --all

TIPS: 所有命令都可以使用--help参数来查找详细的参数说明及用法参考链接：http://conda./docs/test-drive.htmlhttps://docs./_downloads/Anaconda_CheatSheet.pdf

jupyter notebook

打开步骤：（windows10为例）

1.开始中找到如图所示，打开anaconda prompt，不要直接打开notebook，可能会出现打不开的情况

2.打开后：

输入：jupyter notebook 按回车

3.打开的文件是C盘目录，在右上角new新建文档

出现这种情况只需等待片刻即可

4.修改文件名，开始工作

5.使用方法：

参考：http://www.360doc.com/content/16/1221/02/1489589_616432355.shtml

也可百度，必应

可能出现的问题：

不能从anaconda中直接打开jupyter notebook等程序

只需要按照我上文的打开方式打开即可