1.管理环境管理器的强大功能-1.环境-老王博客

 
  最近学python，读完了语法后在GitHub找了一些练习来做，由于学的是python3.x语法，而GitHub上的好多练习源码都是基于2.x的，有些module在python3.x上没有，因此为装这些包折腾了好久，浪费了好些时间，这两天才发现Anaconda这个神奇的软件，一些常用的包都打包在里边了。安装完成之后也遇到了不少麻烦，可能是由于初学，不习惯用命令行的缘故，因此网上有不少中文教程，但总是解决不了我的问题，最后还是官方文档比较详细，在此翻译如下。
  原文地址：http://conda.pydata.org/docs/test-drive.html 
  
  conda测试指南
  在开始这个conda测试之前，你应该已经下载并安装好了Anaconda或者Miniconda
注意：在安装之后，你应该关闭并重新打开windows命令行。
  一、Conda测试过程：
  使用conda。首先我们将要确认你已经安装好了conda
配置环境。下一步我们将通过创建几个环境来展示conda的环境管理功能。使你更加轻松的了解关于环境的一切。我们将学习如何确认你在哪个环境中，以及如何做复制一个环境作为备份。
测试python。然后我们将检查哪一个版本的python可以被安装，以及安装另一个版本的python，还有在两个版本的python之间的切换。
检查包。我们将1)罗列出安装在我们电脑上的包，2)浏览可用的包，3)使用conda install命令来来安装以及移除一些包。对于一些不能使用conda安装的包，我们将4)在Anaconda.org网站上搜索。对于那些在其它位置的包，我们将5)使用pip命令来实现安装。我们还会安装一个可以免费试用30天的商业包IOPro
移除包、环境以及conda.我们将以学习删除你的包、环境以及conda来结束这次测试。

  二、完整过程
  提示：在任何时候你可以通过在命令后边跟上--help来获得该命令的完整文档。例如，你可以通过如下的命令来学习conda的update命令。
  conda update --help

1. 管理 conda：
Conda 既是包管理器又是环境管理器。你肯定知道包管理器，它可以帮助你发现和查看包。但是，如果我们想安装一个只支持与我们当前使用的不同版本的 python 的包，该怎么办。您只需要几行命令即可设置可以运行另一个 python 版本的环境。，这就是 conda 环境管理器的强大之处。
提示：无论您使用 Linux、OS X 还是 Windows 命令行工具，您的命令行终端中的 conda 命令都是相同的，除非另有说明。
检查是否已安装 conda。
为确保您已将 conda 安装在正确的位置，让我们检查您是否已成功安装 Anaconda。在命令行终端窗口中，输入以下代码：
conda --version

Conda 将返回您安装的 Anaconda 软件的版本。
提示：如果您看到错误消息，请检查您在安装过程中是否选择了仅为当前用户安装，并且您在同一帐户下操作。确保使用相同的帐户登录并在安装后重新打开命令行终端窗口。
升级当前版本的 conda
接下来，让我们使用 update 命令升级 conda，如下所示：
conda update conda

conda 会比较新旧版本，告诉你可以安装哪个版本的 conda。它还将通知您与此升级一起升级的其他软件包。
如果有新版本的 conda 可用，它会提示您输入 y 进行升级。
proceed ([y]/n)? y

conda更新到最新版本后，我们继续下一个话题。
2. 管理环境。
现在我们通过创建一些环境，然后移动它们来演示 conda 的环境操作。
创建和激活环境
使用 conda create 命令，后跟您要调用的任何名称：
conda create --name snowflake biopython

此命令将在 /envs/snowflakes 为 biopython 包创建一个新环境
提示：在 -- 之后常用的许多命令选项可以缩写为破折号，后跟命令首字母。所以--name 选项与-n 具有相同的效果。使用 conda -h 或 conda --help 查看很多缩写。
激活这个新环境
Linux，OS X: source activate snowflakes
Windows：activate snowflake`

提示：新的开发环境将默认安装在您的 conda 目录下的 envs 文件目录中。您可以指定不同的路径；转到 conda create -h 了解更多信息。
提示：如果我们不指定要安装的python版本，donda会安装我们最初安装conda时安装的python版本。
创建第二个环境
这次让我们创建并命名一个新环境，然后安装另一个版本的 python 和两个包 Astroid 和 Babel。
conda create -n bunnies python=3 Astroid Babel

这将创建第二个基于 python3 的新环境，其中包含 /envs/bunnies 文件夹中的 Astroid 和 Babel 包，称为 bunnies。
提示：同时安装你想在这个环境中运行的包，
提示：在创建环境的同时安装所有你想要的包，后面依次安装可能会导致依赖问题（好像是，不知道这个词怎么翻译）。
提示：您可以在 conda create 命令中附加更多条件，键入 conda create –h 了解更多详细信息。
列出所有环境
现在让我们检查一下你目前安装的环境，使用 conda environment info 命令查看它：
conda info --envs

您将看到以下环境列表：
康达环境：
 snowflakes          * /home/username/miniconda/envs/snowflakes
 bunnies               /home/username/miniconda/envs/bunnies
 root                  /home/username/miniconda

确认当前环境
你现在在什么环境？雪花还是兔子？要确定它，请输入以下代码：
conda info -envis

conda 将显示所有环境的列表，当前环境将显示在括号中。
(snowflakes)

注意：conda 有时也会在当前活动的环境前面加上一个星号。
切换到另一个环境（激活/停用）
要切换到另一个环境，请键入以下带有所需环境名称的命令。
Linux，OS X: source activate snowflakes
Windows：activate snowflakes

要从当前工作环境的路径切换到系统根目录，请键入：
Linux，OS X: source deactivate
Windows: deactivate

当环境不再活动时，将不再提前显示。
复制环境
通过克隆复制环境。在这里，我们将通过克隆雪花来创建一个名为花的副本。
conda create -n flowers --clone snowflakes

使用 conda info --envs 检查环境
您现在应该看到一个环境列表：鲜花、兔子和雪花。
删除环境
如果您不想要名为 flowers 的环境，请将其删除，如下所示：
conda remove -n flowers --all

要确保已删除名为 flowers 的环境，请输入以下命令：
conda info -e

花不再在您的环境列表中，所以我们知道它已被删除。
了解有关环境的更多信息
如果您想了解有关 conda 命令的更多信息，只需在命令后面加上 -h
conda remove -h

3. 管理 Python
conda 像任何其他包一样管理 Python，因此可以轻松管理和升级多个安装。
检查python版本
首先我们来看看可以安装哪个版本的python：
conda search --full --name python

您可以使用 conda search python 查看名称中包含“python”的所有包，或添加 --full --name 命令选项以列出与“python”完全匹配的包。
安装不同版本的python
现在假设你需要python3来编译你的程序，但你不想覆盖你的python2.7来升级，你可以创建并激活一个名为snakes的环境并使用以下命令安装最新版本的python3 ：
conda create -n snakes python=３
·Linux，OS X：source activate snakes
·Windows： activate snakes

提示：给环境起一个花哨的名字info命令没有用，比如“Python3”是明智的，但并不有趣。
确保环境添加成功
要确保已安装蛇环境，请键入以下命令：
conda info -e

conda 将显示环境列表，当前活动的环境将括在括号中（蛇）
检查新环境下的python版本
确保 python3 正在蛇环境中运行：
python --version

使用不同版本的python
为了使用不同版本的python，你可以通过简单的激活来切换环境，让我们看看如何回到默认的2.7
·Linux，OS X: source activate snowflakes
·Windows：activate snowflakes

检查python版本：
确保你安装conda时安装的python版本还在snowflakes环境中运行。
python --version

退出环境
在雪花环境中完成工作室后，退出环境并将路径切换到以前的状态：
·Linux，OS X：source deactivate
·Windows：deactivate

4. 管理包
现在让我们演示一下这个包。当我们创建一个新环境时，我们已经安装了一些包（Astroid、Babel 和一些特定版本的 python）。我们检查我们安装了哪些软件包，检查哪些可用，查找特定的软件包并安装它。接下来，我们在 Anconda.org 存储库中找到并安装一些指定的包，使用 conda 完成更多启用 pip 的安装，并安装一个商业包。
查看此环境中的软件包及其版本列表：
使用此命令查看环境中安装了哪个版本的 python 或其他程序，或者确保已安装或删除某些包。在您的终端窗口中输入：
conda list

使用 conda 命令查看可用包的列表
可用于 conda 安装的软件包列表（按 Python 版本排序）位于：
找一个包裹
首先让我们检查一下我们需要的包是否可以通过 conda 安装：
conda search beautifulsoup4

它显示了包，所以我们知道它是可用的。
安装一个新包
我们将在当前环境下安装这个 Beautiful Soup 包，使用 conda 命令如下；
conda install --name bunnies beautifulsoup4
提示：您必须告诉 conda 您要安装的环境的名称（-n bunies），否则它将安装到当前环境中。
现在激活 bunnies 环境并使用 conda list 显示安装了哪些程序。
·Linux，OS X：source activate bunnies
·Windows：activate bunnies
所有的平台：
conda list

从 Anaconda.org 安装软件包
如果无法使用 conda 安装软件包，我们接下来将在 Anaconda.org 网站上查找。Anaconda.org 为公共和私有包存储库提供包管理服务。Anaconda.org 是一个持续分析产品。
提示：当您在 Anaconda.org 上下载内容时，注册不是强制性的。
为了从 Anaconda.org 下载到当前环境，我们需要通过输入包的完整路径将 Anaconda.org 指定为特定通道来执行此操作。
在您的浏览器中，转到该网站。我们正在寻找一个名为“bottleneck”的包，所以在左上角名为“Search Anaconda Cloud”的搜索框中输入“bottleneck”info命令没有用，然后点击搜索按钮。
Anaconda.org 上有十几个版本的瓶颈包，但我们想要下载最多的版本。因此，您可以通过单击“下载”列按下载排序。
单击包名称以选择最常下载的包。它将链接到 Anaconda.org 详细信息页面，显示要下载的特定命令：
conda install --channel https：//conda .anaconda.ort/pandas bottleneck

检查下载的包
conda list

通过 pip 命令安装包
对于无法通过 conda 安装或从 Anaconda.org 获得的包，我们通常可以使用 pip（“pip install packages”的缩写）安装包。
提示：pip 只是一个包管理器，所以它不能为你管理环境。pip 甚至无法升级 python，因为它不像 conda 那样将 python 视为一个包。但是它可以安装一些conda无法安装的包，反之亦然（这里就不翻译了）。pip 和 conda 都集成在 Anaconda 或 miniconda 中。
我们激活我们要放置程序的环境，然后通过 pip 安装一个名为“See”的程序。
·Linux，OS X： source activate bunnies
·Windows：activate bunnies
所有平台：
pip install see

检查点安装
检查是否安装了 See：
conda list

安装商业包
安装商业包的过程与安装其他包的过程不同。例如，让我们安装和删除一个更新的商业包的免费试用 IOPro，它可以加速你的 python 处理：
conda install iopro

提示：除学术用途外，此版本试用30天后过期
您现在可以安装和检查您想使用 conda 安装的任何软件包，无论是使用 conda 命令、从 Anaconda.org 下载还是使用 pip 安装，无论是开源的还是商业的。
5. 删除包、环境或 conda
如果你愿意的话。让我们通过删除一个或多个实验包、环境和 conda 来结束本测试指南。
删除包
假设您决定不再使用商业包 IOPro。您可以在兔子环境中将其删除。
conda remove -n bunnies iopro

确认包裹已被移除
使用 conda list 命令确认 IOPro 已被删除
conda list

移除环境
我们不再需要snakes环境，所以输入以下命令：
conda remove -n 蛇 --all
确认环境已移除
要确认 snoops 环境已被删除，请输入以下命令：
 conda info --envis

蛇不再出现在环境列表中，所以我们知道它已被删除
删除康达
rm -rf ~/miniconda OR  rm -rf ~/anaconda

                    
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