Conda环境管理：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | # 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本） conda create --name python34 python=3.4 # 安装好后，使用activate激活某个环境 activate python34 # for Windows source activate python34 # for Linux & Mac # 激活后，会发现terminal输入的地方多了python34的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.4对应的命令加入PATH # 此时，再次输入 python --version # 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系统已经切换到了3.4的环境 # 如果想返回默认的python 2.7环境，运行 deactivate python34 # for Windows source deactivate python34 # for Linux & Mac # 删除一个已有的环境 conda remove --name python34 --all |
包管理
| 1 2 3 4 5 6 | # 安装scipy conda install scipy # conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目，对于python 3.4，conda会同时安装numpy和mkl（运算加速的库） # 查看已经安装的packages conda list # 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip，因此可以显示出通过各种方式安装的包 |
其它常用操作：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 | # 查看当前环境下已安装的包 conda list # 查看某个指定环境的已安装包 conda list -n python34 # 查找package信息 conda search numpy # 安装package conda install -n python34 numpy # 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境 # 也可以通过-c指定通过某个channel安装 # 更新package conda update -n python34 numpy # 删除package conda remove -n python34 numpy # 更新conda，保持conda最新 conda update conda # 更新anaconda conda update anaconda # 更新python conda update python # 假设当前环境是python 3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的当前最新版本 # 添加Anaconda的TUNA镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # TUNA的help中镜像地址加有引号，需要去掉 # 设置搜索时显示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes |
