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Anaconda 管理 Python 包详解

2023-8-19 03:58| 发布者: herosrx| 查看: 275| 评论: 0

摘要: 一、Anaconda介绍及安装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包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包,比如:numpy、pa ...

一、Anaconda介绍及安装

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


特点:

  • 开源

  • 安装过程简单

  • 高性能使用Python和R语言

  • 免费的社区支持

下载安装

ttps://www.anaconda.com/products/individual

二、通过Anaconda管理Python包

Anaconda集成了常用的扩展包,能够方便地对这些扩展包进行管理,比如安装和卸载包,这些操作都需要依赖conda。conda是一个在Windows、Mac OS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统,可以快速地安装、运行和更新软件包及其依赖项。

在Windows系统下,用户可以打开Anaconda Prompt工具,然后在Anaconda Prompt中通过命令检测conda是否被安装,示例命令如下。

>>> (base) C:\Users\admin>conda --versionconda 4.5.4

一旦发现有conda,就会返回其当前的版本号。

注意:如果希望快速了解如何使用conda命令管理包,则可以在Anaconda Prompt中输入“conda -h”或“conda --help”命令来查看帮助文档。

conda命令的常见操作主要可以分为以下几种:

1.查看当前环境下的包信息

使用list命令可以获取当前环境中已经安装的包信息,命令格式如下。

conda list

执行上述命令后,终端会显示当前环境下已安装的包名及版本号。

2.查找包

使用search命令可以查找可供安装的包,命令格式如下。

conda search --full-name 包的全名

上述命令中,--full-name为精确查找的参数,后面紧跟的是包的全名。例如,查找全名为“python”的包有哪些版本可供安装,示例命令如下。

conda search --full-name python

3.安装包

使用install命令可以安装包。如果希望在指定的环境中进行安装,则可以在install命令的后面显示地指定环境名称,命令格式如下。

conda install --name env_name package_name

上述命令中,env_name参数表示包安装的环境名称,package_name表示将要安装的包名称。例如,在Python3环境中安装pandas包,示例命令如下。

conda install --name python3 pandas

如果要在当前的环境中安装包,则可以直接使用install命令进行安装,命令格式如下。

conda install package_name

执行上述命令,会在当前的环境下安装package_name包。

若无法使用conda install命令进行安装时,则可以使用pip命令进行安装。值得一提的是,pip只是包管理器,它无法对环境进行管理,所以要想在指定的环境中使用pip安装包,需要先切换到指定环境中使用pip命令进行安装。pip命令格式如下。

pip install package_name

例如,使用pip命令安装名称为see的包,示例如下。

pip install see

4.卸载包

如果要在指定的环境中卸载包,则可以在指定环境下使用remove命令进行移除,命令格式如下。

conda remove --name env_name package_name

例如,卸载Python3环境下的pandas包,示例命令如下。

conda remove --name python3 pandas

同样,如果要想卸载当前环境中的包,可以直接使用remove命令进行卸载,命令格式如下。

conda remove package_name

5.更新包

更新当前环境下所有的包,可使用如下命令完成。

conda update --all

如果只想更新某个包或某些包,则直接在update命令的后面加上包名即可,多个包之间使用空格隔开,示例命令如下。

conda update numpy # 更新numpy包conda update pandas numpy matplotlib # 更新pandas、numpy、matplotlib包

注意:Miniconda是最小的conda安装环境,只包含最基本的Python与conda以及相关的必需依赖项。对于空间要求严格的用户,Miniconda是一种选择,它只包含了最基本的库,其他的库需要自己手动安装。


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