关于Anaconda的第三方库管理，创建虚拟环境等问题

最近两天纠结与Anaconda的第三方库的管理，以及虚拟环境创建等问题，有一些小收获，这里做个总结：

Anaconda的基本介绍

Anaconda是Python的一个开源发行版本，主要面向科学计算。我们可以简单理解为，Anaconda是一个预装了很多我们用的到或用不到的第三方库的Python。而且相比于大家熟悉的pip install命令，Anaconda中增加了conda install命令。当你熟悉了Anaconda以后会发现，conda install会比pip install更方便一些。比如大家经常烦恼的lxml包的问题，在Windows下pip是无法顺利安装的，而conda命令则可以。

Conda和Pip都是一个包管理器。

Conda没有语言限制，可以构建和管理任何语言的任何类型的软件，这其中也包括Python。(来自网络)

Pip代表Pip Installs Packages，是Python的官方认可的包管理器，最常用于安装在Python包索引（PyPI）上发布的包。

PyPI网址：https://pypi.python.org/pypi 可以在这上面查询是否有自己需要的python包



当然，pip也可以安装whl文件。conda旨在管理任何软件堆栈中的包和依赖关系，其安装过程中，会提示

获取包元数据：Fetching package metadata， 不是从PyPi(PyPI - the Python Package Index: 目前有121523个包)

并且提示哪些包与当前所要安装的包之间有依赖关系，并且会自动安装和更新，用起来会更靠谱。

$conda info -e
# conda environments: 查看conda创建的环境
#
tensorflow               /home/tsq/anaconda2/envs/tensorflow
root                  *  /home/tsq/anaconda2

$conda list -n root：也就是查看/home/tsq/anaconda2下的包，总数有227，root是conda默认的安装包的环境。
$conda list -n tensorflow: 0个包

conda设置镜像：

使用清华的镜像

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

查看当前配置信息：

conda info

查看自己的当前配置

conda config show

关于pip install和conda install的问题

sudo pip install 包名 -d [~/softwares/anaconda/lib/python2.7/site-packages/ ]对应anacond下的路径即可。如果是压缩文件还需要解压安装

用anaconda里自带的pip来安装该包。比如/home/test/anaconda/bin/pip install 包名，也会安装到anaconda的环境中来。

你看哦，我 command line 里输入 pip list， 出现所有的 packages， 然后输入

’ pip show django-ckeditor’ (这个是我用 pip install安装的), 然后出现“Name: django-ckeditor Location: /anaconda/lib/python2.7/site-packages” 也就是说我 pip install 的 path 就是 anaconda 的路径，这样我用 conda list 也可以看到 pip 安装的 package，一样可以升级管理， 输入 conda list

‘django-ckeditor 5.1.0 ’显示为 pip 安装的

pip install后在conda list里直接就有了。（最好用conda install，不行就pip install，再不行就到官网自己下载第三方库）

关于创建并移除虚拟环境：

查看当前存在的虚拟环境：

conda info --envs
conda info -e

创建虚拟环境，指定环境名称为tensorflow，python版本为python2.7（如果本机内没有安装这个版本的python，就会自动下载安装），创建的虚拟环境路径一般为F:\Anaconda2\envs

conda create -n tensorflow python=3.5

激活虚拟环境

activate tensorflow

经过上面一步，进入了tensorflow虚拟环境中了，所以现在所有的操作将只会影响到这个环境。下面在这个环境中安装自己想安装的第三方库，比如

pip install wheel

在pycharm中使用虚拟环境

File->setting->Project:XXXX->Project Interperter

可以新建一个，也可以选择上面所创建的虚拟环境。

本人Anaconda安装路径为：F:\Anaconda2

上面步骤所创建的虚拟环境的路径为：F:\Anaconda2\envs\tensorflow\python.ext，其中tensorflow表示虚拟环境的名字。

移除虚拟环境

使用命令conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) –all， 即可删除。

conda remove -n tensorflow --all

这两天遇到的基本问题做了一个小小的总结，欢迎大家共同学习，探讨！