conda中启动ipython conda装python

安装anaconda及conda命令

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。比如：numpy、pandas等,Miniconda包括Conda、Python.有Windows，MacOS，Linux版本，是非常棒的管理python的工具。
Conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换

安装过程

下载地址：https://www.anaconda.com/download/
1.All User
2. Destination Folder 目标文件夹 默认c盘
3. Advanced Options 高级选项 添加环境变量 默认使用python版本
4. 全部next

环境变量

可以查看系统环境变量
C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts
C:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin
C:\ProgramData\Anaconda3\Library\usr\bin
C:\ProgramData\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin
C:\ProgramData\Anaconda3

检验完成和更新工具包

管理虚拟环境

创建虚拟环境

#创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4会自动寻找3.4.x中的最新版本
conda  create -n python34  python=3.4
conda  create  --name  名称   版本

#指定环境的路径
conda create  -p /opt/environment/.conda/envs/env_name  python=2.7
#激活该环境使用
source activate   /opt/environment/.conda/envs/env_name 
#退出该环境
source deactivate env_name
#自动安装关于tensorflow-gpu的依赖已经所需环境
conda install tensorflow-gpu
#删除一个环境
conda env remove -p /disk2/houjun/environment/.conda/envs/caffe
conda env remove -n caffe

激活虚拟环境

#Linux
source activate your_env_name(虚拟环境名称)
#Windows 
activate your_env_name(虚拟环境名称)
#可以检查当前python版本
python --version

切换环境

#如果什么都不加，将进入默认base环境
activate 
# 安装好后，使用activate激活某个环境
activate learn    #for windows切换到learn
source activate python34 # for Linux & Mac

#查看当前所有的虚拟环境
conda env list   
conda info -e
#查看conda版本
conda --version
#检查更新当前conda
conda update conda
conda upgrade --all 
conda update --all  #更新所有库
conda update conda  #更新 conda 自身
conda update anaconda  #更新 anaconda 自身
#返回默认环境
deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac

卸载环境

#删除环境
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
conda remove --name test --all 
#删除虚拟环境中的包
conda remove --name $your_env_name  $package_name（包名）

安装/卸载第三方包

#安装包 安装/卸载
conda list  #查看已经安装的包
conda install package_name(包名)

#导入导出环境
conda env export > environment.yaml #将包信息存入yaml文件中
conda env create -f environment.yaml  #重新创建一个相同的虚拟环境

# python第三方包requests
conda install requests #使用conda安装
conda update requests #更新
conda remove requests #卸载

#使用pip安装/卸载第三方安装包
pip list #查看安装的包
pip install requests #使用pip安装
pip install requests --upgrade #更新
pip uninstall requests #卸载

anaconda换源

#制定清华的源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

#有资源显示源地址
conda config --set show_channel_urls yes

VSCode搭建python环境

VSCode是一款免费开源的现代化轻量级代码编辑器，支持几乎所有主流的开发语言的语法高亮、智能代码补全、自定义热键、括号匹配、代码片段、代码对比
Diff、GIT 等特性，支持插件扩展，并针对网页开发和云端应用开发做了优化。软件跨平台支持 Win、Mac 以及 Linux。

下载地址：
https://code.visualstudio.com/

环境配置：
打开VSCode，Anaconda Extension Pack、python、YAML Support by Red Hat等插件。
然后在File---->Preferences---->Settings里面，选择Extensions----->Python Configuration。
然后点Edit in settings.json把原本的python路径修改为你需要的子环境python路径即可。

"python.pythonPath": "D:\\Anaconda3\\envs\\test\\python.exe"

一、预操作

查看目前的conda版本：conda --version 由于之前安装的版本，配置以前打算将软件更新.

conda update conda
conda update anaconda

conda对于环境的管理，主要有：

查看当前环境

conda info -e

其中带*为当前使用的版本，

创建环境

#创建python2.7的环境，对应文件夹名称：test_py2
conda create --name test_py2 python=2.7

该指令的作用：python2.7包创建一个新的环境，位置在/envs/test_py2

激活环境

activate test_py2

复制环境

conda create --name flowers --clone snowflakes

上述指令将创建一个与snowflakes相同的环境，名为flowers。

删除环境

conda remove -n test_py2 --all

如果配置环境发生错误，可以删除重新开始。
配置好环境后，可以通过

python --version

查看当前的版本：

二、spyder配置

虽然命令窗实现了Python不同版本的自由切换，但spyder打开之后始终是python3.5，这是因为python2.7没有安装spyder，需要在不同环境下都安装才可以。

这里用到conda的几个指令：

查看目前安装包

conda list

例如activate test_py2之后，输入conda list，发现没有spyder一项，这就需要

搜索安装包

例如搜索美丽汤（beautifulsoup4）:

找到合适的版本，进行安装：

安装工具包

conda install spyder

安装spyder。如果无法直接安装，可以通过搜索工具包所在的网址进行安装，以下载bottleneck为例：

conda install --channel https：//conda .anaconda.ort/pandas bottleneck

这样需要何种工具包，对应下载安装就可以了。至此完成Anaconda多spyder多python环境的配置。

这样在命令框，按两步进行操作：

步骤一：activate到指定的python版本；

步骤二：紧接著输入spyder，运行。