Anaconda，python界的一股清流，先收藏了

平时大多数的小伙伴在用python的时候可能会存在这样的困扰，不同的python版本如何切换，不同的包管理如何区分，不同的系统如何兼容，针对这些，一些小伙伴可能会建议用虚拟机或docker安装不同的系统来支撑，但如此一来就会涉及资源的浪费、管理问题，会带来极大的不方便。那有什么好的工具可以解决这些使用python中的困扰？没错，Anaconda就可以直接解决这些问题。

OK，咱们长话短说，Anaconda有哪些优势？

Anaconda支持Windows、Mac、Linux系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行包、环境的管理，并且包含了python相关的各类配套工具。

Anaconda的安装

有需要的小伙伴可以登录
https://anaconda.cloud/installers来下载不同系统的版本，下载后傻瓜式安装即可。

Anaconda配置环境变量

Anaconda安装好之后，还需要配置下相应系统的环境变量（PATH），如下述

D:\Myfiles\program\Anaconda3\condabin

D:\Myfiles\program\Anaconda3\Library\bin

D:\Myfiles\program\Anaconda3\Scripts

Anaconda常用的命令

# 查看已安装的环境

conda info --envs

# 切换环境

conda activate apiFrame

# 退出当前环境

conda deactivate

# 创建环境

conda create -n environment_name python=2.7

注：创建指定python版本号的环境

# 删除环境

conda env remove -n environment_name

# 查看已安装的包

conda list

# 安装包

conda install package_name 或 pip install package_name

# 删除包

conda remove package_name

# 更新包

conda update package_name

# 查找包

conda search name

# 将运行环境的数据保存

conda env export > environment.yaml

注意：只会导出conda命令直接安装的包，pip安装的要用pip freeze模式

# 创建环境并导入yaml内的数据

conda env create -n env_name -f environment.yaml

# 在当前环境导入yaml内的数据

conda env create -f environment.yaml

# pip导出安装的库到environment.txt

pip freeze > environtment.txt

# pip导入txt的库到新环境

pip install -r environment.txt

这次分享Anaconda的使用，后续会分享基于Anaconda环境打包python文件成可执行文件（exe），关注每日IT，敬请期待哦~