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附1-Conda部署安装及基本使用(conda安装教程)

nanshan 2025-04-30 18:30 15 浏览 0 评论

Windows环境安装

安装介质下载

下载地址:
https://www.anaconda.com/products/individual

安装Anaconda

安装时,选择自定义安装,选择自定义安装路径:

配置环境变量

将anaconda的condabin、script配置到Path中:

验证Conda安装情况

在cmd窗口执行:

conda list

出现如下输出,说明Anaconda安装成功。


问题处理

问题1

当在windows下面的Anaconda的命令行中运行 conda update --all 时,如果出现Collecting package metadata (current_repodata.json): failed的错误提示,可以按照下面的方式来解决掉:

把路径“Anaconda3/Library/bin ”下面的文件复制到路径“Anaconda3/DLLs”下 :

libcrypto-1_1-x64.dll

libssl-1_1-x64.dll

Ubuntu下安装Conda

根目录下创建Anaconda目录,将Anaconda下载到Anaconda目录。

mkdir Anaconda 
cd Anaconda 
sudo wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh 
bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh

默认安装地址是安装到/home/[当前用户]/anaconda目录下。

执行conda list验证是否安装成功。

问题处理

【问题解决1】No module named 'gdbm'

按照gdbm包。

sudo apt-get install python3.7-gdbm

【问题解决2】conda: command not found

sudo vi /etc/profile

添加

export PATH=/home/vagrant/anaconda3/bin:$PATH

执行:

source /etc/profile

创建python开发环境,激活chuanqi开发环境

conda create --name chuanqi source activate chuanqi

Conda操作

列出已安装的包

conda list

安装包

conda install [程序包]

删除包

conda remove [程序包]

新建Python环境

conda create --name python37 python=3.7

conda的创建会在anaconda安装目录下的env目录下创建一个名为python37的Python3.7环境。

激活环境

activate python37

返回上一个环境:

deactivate

删除Python环境

conda remove --name [Python环境名] --all

查看所有环境

conda info --envs

设置镜像源

常用的国内加速镜像:

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/ 
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/

设置是否在安装的时候显示该链接

conda config --set show_channel_urls yes

移除镜像源

conda config --set show_channel_urls yes

与PyCharm配合

在创建Python工程时,在Base interpreter设置Anaconda3的envs的python.exe

验证:

import platform 
print(platform.python_version())

执行结果

如果是已有工程,需要在工程的setting中进行配置。

1)需要添加一个Interpreter。

2)如果Conda正确安装,则可以选择Conda Environment

3)添加完成后,在Project选择Interpreter时,就可以选择Conda中的Interpreter。其中所有的库均可以使用。

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