Mac系统下Anaconda安装及使用

Abstract:anaconda是一个可用于科学计算的python发行版,使用conda进行包管理和环境管理。本文是关于Mac系统下如何进行Anaconda的安装及使用。

Anaconda

anaconda是一个可用于科学计算的python发行版,支持Linux、Unix、Windows系统,内置常用科学计算包。anaconda使用conda进行包管理和环境管理,解决官方python的2大痛点:

  • 包管理功能:功能类似pip
  • 环境管理功能:功能类似 Virtualenv,解决多版本python并存、切换的问题

软件发行版: 在系统上提前编译和配置好的软件包集合, 装好了后就可以直接用。

包管理器是自动化软件安装,更新,卸载的一种工具。

Anaconda内置多项应用

  • Anaconda Navigator:用于管理工具包和环境的图形用户界面,众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现

  • Jupyter notebook :基于web的交互式计算环境,可以编辑易于人们阅读的文档,用于展示数据分析的过程

  • qtconsole :一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序,相比 Python Shell 界面,qtconsole 可以直接显示代码生成的图形,实现多行代码输入执行,以及内置许多有用的功能和函数

  • spyder :一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境

pip与conda

  • Conda 和 pip 目标不相同, 只有小部分子集有交集有竞争关系:比如python包的安装和环境隔离
  • pip可以允许你在任何环境中安装python包,而conda允许你在conda环境中安装任何语言包(包括c语言或者python)
  • 如果你想在一个已有系统快速管理python包,那你应该选择pip,因为conda应该在conda环境中使用,而pip鼓励在任何环境中使用 。而如果,你想要让许多依赖库一起很好地工作(比如数据分析中的Numpy,scipy,Matplotlib等等)那你就应该使用conda,conda很好地整合了包之间的互相依赖
  • pip只是一个包管理器,所以它不能为你管理环境,pip甚至不能升级python,因为它不像conda一样把python当做包来处理;但是它可以安装一些conda安装不了的包

安装

直接在官网下载安装包,选择对应的python3.6 / python2.7的安装包进行下载,下载完成后直接安装,安装时选择默认配置。

conda使用

安装成功后,conda会默认加入到环境变量中,故可直接在命令行界面运行命令conda

conda的环境管理操作类似 Virtualenv

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# 查看帮助 
conda -h

# 基于python3.6版本创建一个名字为python36的环境
conda create --name python36 python=3.6

# 激活此环境
activate python36
source activate python36 # linux/mac

# 再来检查python版本,显示是 3.6
python -V

# 退出当前环境
deactivate python36
source deactivate python36 # linux/mac

# 删除该环境
conda remove -n python36 --all
# 或者
conda env remove -n python36

# 查看所有安装的环境
conda info -e
python36 * D:\Programs\Anaconda3\envs\python36
root D:\Programs\Anaconda3

conda的包管理操作类似pip, 一定要在当前python下安装工具包

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# (在当前活跃环境下)安装 matplotlib 
conda install matplotlib

# (在指定环境下)安装package
conda install -n python36 numpy

# 查看已安装的包
conda list

# 包更新
conda update matplotlib

# 删除包
conda remove matplotlib

# 查找package信息
conda search numpy

# 查看某个指定环境下的已安装包
conda list -n python36

在 conda 中 anything is a package。conda 本身可以看作是一个包,python 环境可以看作是一个包,anaconda 也可以看作是一个包,因此除了普通的第三方包支持更新之外,这3个包也支持。比如:

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# 更新conda本身
conda update conda

# 更新anaconda 应用
conda update anaconda

# 更新python,假设当前python环境是3.6.1,而最新版本是3.6.2,那么就会升级到3.6.2
conda update python

修改镜像地址

Anaconda 的镜像地址默认在国外,用 conda 安装包的时候会很慢,目前可用的国内镜像源地址有清华大学的。修改 ~/.condarc (Linux/Mac) 或 C:\Users\当前用户名.condarc (Windows) 配置:

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channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true

环境搭建好之后就可以开始愉快地玩数据分析了。

拿钱去买猫粮和狗粮嗷 ~