使用conda管理Python开发环境

hongkang

＝＝＝＝＝＝　　
　　引子
＝＝＝＝＝＝

python使用时会遇到包与包冲突、版本切换等问题，使用conda可以很好管理Python开发环境。

可以下载简化版的 Miniconda(https://conda.io/miniconda.html）,或者安装完全版Anaconda（ｅｇ: wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/Anaconda3-2.5.0-Linux-x86_64.sh）


＝＝＝＝＝＝　　
　　使用
＝＝＝＝＝＝

Conda既是一个包管理器，也是一个环境管理器；

Conda将python当做一个包来管理；

安装conda之后，命令conda search --name python可以查看可以管理的包，包括python包以及其他库的包，以及各个包的不同版本；

命令conda create -n python34可以创建环境；

命令conda info -e 可以列出所有环境；

命令source activate py34可以激活环境；

创建激活之后，命令Conda install 可以管理包，通过安装卸载配置环境；

配置好之后，命令conda list可以查看环境配置；

命令source deactivate退回系统环境，如果只装了conda而不是anaconda退回系统环境后没有python

＝＝＝＝＝＝　　
　示例
＝＝＝＝＝＝

        sudo apt-get install gfortran

        sudo apt-get install libnetcdf-dev

install

       ./Anaconda3-4.1.0-Linux-x86_64.sh

       (download anaconda from https://www.continuum.io/downloads)

       (OR miniconda from http://conda.pydata.org/miniconda.html)

       conda --version

        conda update --help

        conda install --help

        conda list (这条命令来查看哪个版本的python或其他程序安装在了该环境)

        conda update conda

available python versions

        conda search --full --name python | grep “python”

        conda search --name python | grep “python”

创建复制删除环境

        conda create -n python34 python=3.4 (名叫python34, python3.4环境)

        conda create -n py34 python=3.4 anaconda (基于anaconda环境py34)   

        conda env list OR conda info -e (列出所有的环境)

        conda create -n flowers --clone py34   

        conda info -e

        conda remove -n flowers --all

        conda info -e

        conda create -n python27 python=2.7

        conda info -e  

        python --version

激活环境并设置环境

       source activate py34

       conda list

       Conda install beautifulsoup4

         Python

         >> 3.4

         >>from bs4 import BeautifulSoup

         OK

       source activate py27

          Python

         >> 2.7

         >>import BeautifulSoup

         >>from bs4 import BeautifulSoup

         Both are Error

       source deactivate

wanghp