Python多環境管理

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Python環境管理什麼是Anaconda

Anaconda是專註於資料分析的Python發行版本，包含了conda、Python等190多個科學包及其依賴項。Anaconda通過管理工具包、開發環境、Python版本，大大簡化了你的工作流程。不僅可以方便地安裝、更新、卸載工具包，而且安裝時能自動安裝相應的依賴包，同時還能使用不同的虛擬環境隔離不同要求的項目。

什麼是Conda

Conda是一個開源的包、虛擬環境管理器，可以用於在同一個機器上安裝不同版本的軟體包及其依賴，並能夠在不同的環境之間切換，它的包管理類似PIP。
packages 管理： 可以使用 conda 來安裝、更新 、卸載工具包 ，並且它更關注於資料科學相關的工具包。在安裝 anaconda 時就預先整合了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 這些在資料分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 並不僅僅管理Python的工具包，它也能安裝非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安裝R語言的整合式開發環境 Rstudio。

虛擬環境管理： 在conda中可以建立多個虛擬環境，用於隔離不同項目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的衝突。對糾結於 Python 版本的同學們，我們也可以建立 Python2 和 Python3 兩個環境，來分別運行不同版本的 Python 代碼。

安裝和使用

安裝過程略，非常簡單，安裝完之後運行下面的命令添加源，這樣以後通過conda安裝包就走國內鏡像。鏡像大全不只是Anaconda

# 添加Anaconda的TUNA鏡像conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/# 設定搜尋時顯示通道地址，這個可以不加，只是為了看一下是否從鏡像站下載conda config --set show_channel_urls yes

Anaconda安裝的架構在 使用者安裝的不同python環境都會被放在目錄~/anacondaX/envs下
環境變數會被自動添加到 ~/.bash_profile/Users/steven/Anaconda
可以在命令中運行conda info -e查看已安裝的環境，如，我這裡有多個環境。

常用命令

# 確認conda已安裝conda --version# 更新anacondaconda update anaconda# 更新conda版本conda update conda# 更新當前環境裡面所有的包conda update --all# 更新pythonconda update python # 尋找包  加上--full --name命令 來列出匹配的包conda search 包名conda search *scikit* # 模糊查詢# 建立新環境，這個環境就是不同軟體版本及其依賴構成的環境，這些環境之間是隔離的conda create --name 環境名稱 環境中的包名# 查看當前環境conda info --envs# 查看當前有幾個環境conda env list# 建立一個名為python34的環境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda會為我們自動尋找3.4.x中的最新版本）conda create --name python34 python=3.4# 安裝好後，使用activate啟用某個環境activate python34 # for Windowssource activate python34 # for Linux & Mac# 如果想返回預設的python 2.7環境，運行deactivate python34 # for Windowssource deactivate python34 # for Linux & Mac# 不加環境則返回預設環境source deactivate # for Linux & Macdeactivate # for Windows # 刪除一個已有的環境 --all 表示環境中所有的包conda remove --name python34 --all# 刪除指定環境中的一個包conda remove --name python34 包名

包管理

# conda的包管理# 安裝scipyconda install scipy# conda會從從遠程搜尋scipy的相關資訊和依賴項目，對於python 3.4，conda會同時安裝numpy和mkl（運算加速的庫） # 查看已經安裝的packagesconda list# 查看某個指定環境的已安裝包conda list -n python34 # 尋找package資訊conda search numpy # 安裝package到指定環境，如果不指定-n則表示當前活躍環境conda install -n python34 numpy# 更新packageconda update -n python34 numpy# 刪除packageconda remove -n python34 numpy

說明：對於那些無法通過conda安裝或者從Anaconda.org獲得的包，我們通常可以用pip來安裝包。

pip只是一個包管理器，所以它不能為你管理環境。pip甚至不能升級python，因為它不像conda一樣把python當做包來處理。但是它可以安裝一些conda安裝不了的包，pip和conda都整合在Anaconda或miniconda裡邊。

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