前言

初學(xué)Python時，總是被python的兩個不太兼容的版本搞得頭昏腦脹。按目前的發(fā)展趨勢，python未來的主流版為python3尖奔。但是我們經(jīng)常會遇到一些很有意思代碼使用的是python2版本。于是我們需要同時擁有python2和python3的運行環(huán)境穷当。這里介紹一個強大的軟件Anaconda提茁，它實現(xiàn)python2和python3兩個版本的共存，并且可以相互轉(zhuǎn)換馁菜。Anaconda 是一個用于科學(xué)計算的 Python 發(fā)行版茴扁，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了眾多流行的科學(xué)計算、數(shù)據(jù)分析的 Python 包汪疮。

使用Anaconda輕松解決Python2和Python3共存

更新歷史

2018年05月04日 - 初稿

閱讀原文 - https://wsgzao.github.io/post/anaconda/

擴展閱讀

Anaconda - https://anaconda.org/

為什么選擇Anaconda

Anaconda 實際上是一個軟件發(fā)行版峭火，它附帶了 conda毁习、Python 和多個科學(xué)包及其依賴項。應(yīng)用程序 conda 是包和環(huán)境管理器卖丸。Anaconda 的下載文件比較大（約 500 MB）纺且，因為它附帶了 Python 中最常用的數(shù)據(jù)科學(xué)包。如果只需要某些包稍浆，或者需要節(jié)省帶寬或存儲空間载碌，也可以使用 Miniconda 這個較小的發(fā)行版（僅包含 conda 和 Python）。

什么是 Anaconda

Anaconda是專注于數(shù)據(jù)分析的Python發(fā)行版本粹湃，包含了conda恐仑、Python等多個科學(xué)包及其依賴項泉坐。作為好奇寶寶的你是不是發(fā)現(xiàn)了一個新名詞 conda为鳄，那么你一定會問 conda 又是什么呢？

什么是 conda

conda 是開源包（packages）和虛擬環(huán)境（environment）的管理系統(tǒng)

packages 管理： 可以使用 conda 來安裝腕让、更新 孤钦、卸載工具包 ，并且它更關(guān)注于數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的工具包纯丸。在安裝 anaconda 時就預(yù)先集成了像 Numpy偏形、Scipy、 pandas觉鼻、Scikit-learn 這些在數(shù)據(jù)分析中常用的包俊扭。另外值得一提的是，conda 并不僅僅管理Python的工具包坠陈，它也能安裝非python的包萨惑。比如在新版的 Anaconda 中就可以安裝R語言的集成開發(fā)環(huán)境 Rstudio。

虛擬環(huán)境管理： 在conda中可以建立多個虛擬環(huán)境仇矾，用于隔離不同項目所需的不同版本的工具包庸蔼，以防止版本上的沖突。對糾結(jié)于 Python 版本的同學(xué)們贮匕，我們也可以建立 Python2 和 Python3 兩個環(huán)境姐仅，來分別運行不同版本的 Python 代碼。

知道 是什么（what） 的同時刻盐，我們也需要問一問 為什么（why）掏膏。那么，為什么要選擇用Anaconda呢敦锌？

Anaconda 的優(yōu)點

Anaconda的優(yōu)點總結(jié)起來就八個字：省時省心馒疹、分析利器。

省時省心： Anaconda通過管理工具包供屉、開發(fā)環(huán)境行冰、Python版本溺蕉，大大簡化了你的工作流程。不僅可以方便地安裝悼做、更新疯特、卸載工具包，而且安裝時能自動安裝相應(yīng)的依賴包肛走，同時還能使用不同的虛擬環(huán)境隔離不同要求的項目漓雅。

分析利器： 在 Anaconda 官網(wǎng)中是這么宣傳自己的：適用于企業(yè)級大數(shù)據(jù)分析的Python工具。其包含了720多個數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的開源包朽色，在數(shù)據(jù)可視化邻吞、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等多方面都有涉及葫男。不僅可以做數(shù)據(jù)分析抱冷，甚至可以用在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域。

解決了 是什么 以及 為什么 的問題后梢褐，下面讓我們看一下 怎么做（How）颠放。

說明一下conda的設(shè)計理念——conda將幾乎所有的工具最蕾、第三方包都當(dāng)做package對待镊辕，甚至包括python和conda自身靖秩！因此，conda打破了包管理與環(huán)境管理的約束鱼响，能非常方便地安裝各種版本python鸣剪、各種package并方便地切換。

Anaconda中的重要組件

Anaconda Navigator ：用于管理工具包和環(huán)境的圖形用戶界面丈积，后續(xù)涉及的眾多管理命令也可以在 Navigator 中手工實現(xiàn)筐骇。

Jupyter notebook ：基于web的交互式計算環(huán)境，可以編輯易于人們閱讀的文檔桶癣，用于展示數(shù)據(jù)分析的過程拥褂。

qtconsole ：一個可執(zhí)行 IPython 的仿終端圖形界面程序，相比 Python Shell 界面牙寞，qtconsole 可以直接顯示代碼生成的圖形饺鹃，實現(xiàn)多行代碼輸入執(zhí)行，以及內(nèi)置許多有用的功能和函數(shù)间雀。

spyder ：一個使用Python語言悔详、跨平臺的、科學(xué)運算集成開發(fā)環(huán)境惹挟。Spyder的最大優(yōu)點就是模仿MATLAB的“工作空間”茄螃。

Conda : Conda的包管理就比較好理解了，這部分功能與pip類似连锯。

安裝Anaconda

Anaconda 可用于 Windows归苍、Mac OS X 和 Linux用狱。可以在官網(wǎng)上找到安裝程序和安裝說明
https://www.anaconda.com/download/

如果計算機上已經(jīng)安裝了 Python拼弃，這不會有任何影響夏伊。實際上，腳本和程序使用的默認(rèn) Python 是 Anaconda 附帶的 Python吻氧。這里需要注意的是選對自己操作系統(tǒng)對應(yīng)的版本溺忧。安裝完后打開cmd,輸入conda list可以查看當(dāng)前安裝的內(nèi)容。輸入conda upgrade --all盯孙，可以更新默認(rèn)環(huán)境下的所有包鲁森。并在提示是否更新的時候輸入y（Yes）以便讓更新繼續(xù)。初次安裝下的軟件包版本一般都比較老舊振惰，因此提前更新可以避免未來不必要的問題歌溉。

本人使用的操作系統(tǒng)：Win10，前往anaconda官網(wǎng)下載對應(yīng)的版本报账，本人選擇的是Python3.6 + Python 2.7（實際上下載一個即可研底，推薦3.6）

設(shè)置Path變量

默認(rèn)安裝不會自動添加全局變量埠偿，如果有需求可以手動配置Path透罢，以Anaconda2為例

# 將加入到PATH路徑
D:\Programs\Anaconda2
D:\Programs\Anaconda2\Scripts

# 在cmd輸入
python -V

Python 2.7.14 :: Anaconda, Inc.

python2和python3版本轉(zhuǎn)換

在win10環(huán)境下進行傻瓜式安裝。當(dāng)安裝完成時冠蒋，計算機便具備了Python3.6的環(huán)境羽圃，推薦使用 Anaconda Prompt 進入命令行

接下來，在cmd的環(huán)境下抖剿，輸入以下命令安裝Python2.7的環(huán)境

conda create -n python27 python=2.7 anaconda

上面的代碼創(chuàng)建了一個名為python27的python2.7的環(huán)境朽寞，最后一個參數(shù)表示安裝anaconda下python2.7的所有默認(rèn)包，這個參數(shù)時可選的斩郎。

我們進入cmd環(huán)境脑融，現(xiàn)在默認(rèn)的python版本時python3.6，只需要一行簡單的代碼就可以轉(zhuǎn)為python2.7的環(huán)境

activate python27

此時本窗口下的python版本變?yōu)榱藀ython2.7缩宜，那么你肯定猜到了恢復(fù)到python3.6的命令

deactivate python27

其實呢肘迎，一般沒有必要恢復(fù)到原環(huán)境。只要打開一個新的cmd窗口锻煌，默認(rèn)的python版本就是python3.6

Anaconda 鏡像

這里使用了清華大學(xué)開源軟件鏡像站tuna提供的資源妓布，在此表示感謝

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

Anaconda 安裝包可以到以下地址分流下載
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

因為Anaconda.org的服務(wù)器在國外，conda下載的速度經(jīng)常很慢宋梧∠徽樱可以設(shè)置國內(nèi)的鏡像源來加速：

# TUNA 還提供了 Anaconda 倉庫的鏡像，運行以下命令即可添加 Anaconda Python 免費倉庫
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(shè)置搜索時顯示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

# 執(zhí)行完上述命令后捂龄，會生成配置文件記錄著我們對conda的配置释涛，直接手動創(chuàng)建加叁、編輯該文件是相同的效果
# Linux/Mac
~/.condarc
# Windows
C:\Users\USER_NAME\.condarc

# 運行測試一下吧
conda install numpy

conda安裝django實踐

以下操作為 anaconda python3.6 環(huán)境下進入Anaconda Prompt安裝django1.11的實踐過程

# 在python3.6環(huán)境下進入Anaconda Prompt創(chuàng)建django1.x專用虛擬環(huán)境
conda create -n django1.x
# 激活專用虛擬環(huán)境
activate django1.x
# 查看conda當(dāng)前django可用版本
conda search django
conda install django==1.11.10
# 切換到虛擬環(huán)境家目錄
cd C:\Users\wsgzao\AppData\Local\conda\conda\envs\django1.x
# 創(chuàng)建項目
django-admin.py startproject myweb
# 創(chuàng)建app
python manage.py startapp myapp
# 啟動Django中的開發(fā)服務(wù)器
python manage.py runserver
# 幫助文檔
python manage.py -h
# Django命令
python manage.py <command> [options]

conda常用命令

最新版的conda是從site-packages文件夾中搜索已經(jīng)安裝的包，不依賴于pip唇撬，因此可以顯示出通過各種方式安裝的包殉农。conda將conda、python等都視為package局荚，因此完全可以使用conda來管理conda和python的版本

# 列出所有已安裝的包
conda list
# 安裝軟件包超凳，同時它會自動安裝此軟件包的依賴項 
conda install package_name
# 同時安裝多個包
conda install numpy pandas
# 安裝指定版本的包
conda install python=2.7
# 安裝離線包
conda install /package-path/package-filename.tar.bz2
# 卸載包
conda remove package_name
# 更新環(huán)境中的所有已安裝的包
conda update/upgrade --all
# 更新conda，保持conda最新
conda update conda
# 更新anaconda
conda update anaconda
# 更新python
conda update python
# 查看conda安裝信息
conda info
# 查看conda幫助
conda help
# 搜索可以安裝的包
conda search package_name
# 創(chuàng)建conda虛擬環(huán)境
conda create -n env_name
# 在這里耀态，-n env_name 設(shè)置環(huán)境的名稱（-n 是指名稱）轮傍，而 list of packages 是要安裝在環(huán)境中的包的列表
conda create -n env_name list of packages
# 可以創(chuàng)建具有特定 Python 版本的環(huán)境
conda create -n py2.7.14 python=2.7.14
# 查看conda版本
conda -V

# 進入環(huán)境
# linux 下用 
source activate env_name
# windows 下用
activate env_name

# 離開環(huán)境
# linux 下用 
source deactivate
# windows 下用
deactivate

# 列出環(huán)境
conda env list
# 刪除環(huán)境
conda env remove -n env_name
# 導(dǎo)出環(huán)境將包保存為 YAML，輸出環(huán)境中的所有包的名稱（包括 Python 版本）
conda env export > environment.yaml
# 加載環(huán)境
conda env create -f environment.yaml