安装Anaconda之前，有的已经安装过一个Python版本

Anaconda安装等一系列问题

参考文献：
http://python.jobbole.com/86236/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/25198543

现在笔记本电脑上既可以用Python2.7（之前的所有包都保留了），也可以用Python3.6，可以在pycharm中选择不同的解释器。

1.在cmd中测试Python的时候，我的环境变量中最前面是Python2.7，所以在敲入Python命令时，默认的是Python2.7；当你把anaconda3放在环境变量的最前面，那么就会默认是anaconda3中的Python3.5

2.在pycharm中也可以选择不同的版本的Python，只需要在编写代码之前设置 interpreter就行了，不同的Python解释器，对应着不同版本的Python，同时也就对应的各自安装的包，模块。

在安装Anaconda之前，有的已经安装过一个Python版本了，但是又不想删除这个Python版本，该怎么办呢？

概括：轻松两步--在系统环境变量中找到对应之前安装Python的路径并删除；直接将你原来安装python的整个文件夹拷贝到envs的目录下，激活该版本python的名称就是文件夹名。

我的电脑里面本来安装了Python2.7的版本，并且配置好了Django，用来做网页设计。后来我又需要一个Python3.5的版本使用tensorflow，Anaconda适用于管理多Python环境，下面来说一说如何在已有Python2,7的条件下安装Anaconda。

其实不管是Python还是Anaconda 都类似于包的管理，可以看到不管是安装Python还是Anaconda，都是在安装目录新建了一个文件下添加了很多文件，然后把安装目录路径添加到环境变量当中（windows下）。

理解这个原理之后，其实要做的就是修改环境变量，和移动Python安装的文件夹而已。具体的操作如下。
下载anaconda的安装包

这里推荐使用清华的镜像，因为速度快而且可以安装你想要的版本，在官网里面往往给出的最新版本，就像我安装的时候官网给的是带Python3.6的版本，但是我想直接安装带python3.5的版本的Anoconda.

可以直接在清华的镜像 Index
of /anaconda/archive/中，找到对应的版本，下载并安装。带Python3,5的window版本就是下载Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64。

    2  .安装注意事项：安装目录最好不要有空格；是否把Anaconda加入环境变量的选项上打勾，这涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令，推荐打勾，如果不打勾可以再安装以后将对应的环境变量添加上去，例如我的就是          D:\Anaconda3;D:\Anaconda3\Scripts;D:\Anaconda3\Library\bin      可参考博客 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25198543
   3.   安装好了以后，可以在cmd中输入 Python，发现显示的还是你之前安装的版本，像我的就是Python2.7，这是因为你之前安装Python2,7的时候，是将它的安装目录添加到了环境变量中的。在系统环境变量中找到对应之前安装Python的路径并删除，像我的就是D:\Program
Files\python2.7 和D:\Program Files\python2.7\Scripts。将其删除。

             接着重启电脑，再在cmd中输入python 就会显示是Anaconda自带的版本了。

   4.

Conda的环境管理

Conda的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的Python，并能自由切换。对于上述安装过程，假设我们采用的是Python 2.7对应的安装包，那么Python 2.7就是默认的环境（默认名字是

root

，注意这个root不是超级管理员的意思）。

假设我们需要安装Python 3.4，此时，我们需要做的操作如下：

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# 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 [b]create --name python34 python=3.4[/b]   # 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

用户安装的不同python环境都会被放在目录

~/anaconda/envs

下，可以在命令中运行

conda
info -e

查看已安装的环境，当前被激活的环境会显示有一个星号或者括号。

Conda的包管理

Conda的包管理就比较好理解了，这部分功能与

pip

类似。

例如，如果需要安装scipy：

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# 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

conda的一些常用操作如下：

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# 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

前面已经提到，conda将conda、python等都视为package，因此，完全可以使用conda来管理conda和python的版本，例如

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# 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

补充：如果创建新的python环境，比如3.4，运行

conda create -n python34 python=3.4

之后，conda仅安装python 3.4相关的必须项，如python, pip等，如果希望该环境像默认环境那样，安装anaconda集合包，只需要：

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# 在当前环境下安装anaconda包集合 conda install anaconda   # 结合创建环境的命令，以上操作可以合并为 conda create -n python34 python=3.4 anaconda # 也可以不用全部安装，根据需求安装自己需要的package即可

设置国内镜像

如果需要安装很多packages，你会发现conda下载的速度经常很慢，因为Anaconda.org的服务器在国外。所幸的是，清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，我们将其加入conda的配置即可：

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# 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

执行完上述命令后，会生成

~/.condarc

(Linux/Mac)或

C:UsersUSER_NAME.condarc

文件，记录着我们对conda的配置，直接手动创建、编辑该文件是相同的效果。

http://blog.csdn.net/u010858605/article/details/64128466
比如windows中安装TensorFlow的过程

2.安装Tensorflow

TensorFlow目前在Windows下只支持python 3.5版本。

（1）打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些： 

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes

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（2）同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.5的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：

conda create -n tensorflow python=3.5