1. Anaconda介绍。
Anaconda是一站式数据科学与机器学习平台,专为开发者、数据分析师设计,并带有python中超过180个科学包及其依赖项。通过 Anaconda,您可以轻松管理数据环境、安装依赖包,快速启动数据分析、机器学习项目。
Anaconda集成了:
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丰富的 Python 数据科学库:Anaconda 集成了常用的 Python数据科学库,如 NumPy(数值计算)、Pandas(数据处理)、Matplotlib 和 Seaborn(数据可视化)、Scikit-learn(机器学习)等,涵盖了从数据预处理到机器学习的完整工作流。
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虚拟环境管理:Anaconda 提供了虚拟环境管理功能,允许您创建、隔离和管理不同项目的环境,确保各项目之间的依赖不互相干扰。
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Jupyter Notebook 集成:内置 Jupyter Notebook,帮助您在交互式界面中编写、运行 Python 代码,进行数据分析、可视化和报告展示。
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机器学习和深度学习支持:Anaconda 支持各种机器学习库(如 TensorFlow、PyTorch)和深度学习工具,帮助您快速启动机器学习项目。
2. Anaconda下载。
输入官网地址:https://www.anaconda.com/download,填写自习邮箱;获取下载链接地址;
系统发送邮箱后获取,点击邮箱Download Now。
目前官网最新版本为:Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe
版本之前都是兼容,可以下载最新版本。
我这里直接下载版本:Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe
直接通过清华、中科大等镜像源下载;无需注册、发邮件。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/archive/
3. Anaconda安装
双击下载Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe安装包;点击下一步
点击I Agree 我同意。
默认选型All Users; 点击下一步。
选择磁盘D:\进行安装;点击下一步。
这一步需要把加入环境变量勾上,后续就不用单独配置环境变量,更便捷一些。
点击Install执行安装。
等待安装完成。
接下来的几步,直接都点击next,就能直接完成安装了。
安装比较傻瓜似的;后面安装完成后,在运行中可查看。
4. Anaconda配置。
4-1. 配置环境变量。
新建系统变量 --> 输入变量名ANACONDA_HOME
--> 输入变量值自己安装时选择的安装路径 --> 点击确定按钮。
点击path用户变量,配置\Scripts
\Library\mingw-w64\bin
Library\bin
的环境变量。点击确定按钮。
%ANACONDA_HOME%\Scripts
%ANACONDA_HOME%\Library\mingw-w64\bin
%ANACONDA_HOME%\Library\bin
4-2. 效验环境配置。
WIN+R打开CMD执行以下命令行;或右侧选择Anaconda Prompt;
–查看Anaconda版本
conda --version
–查询Anaconda信息
conda info
如上图所示,说明安装成功。
4-3. 配置国内镜像源。
--查看当前虚拟环境
conda info --envs
conda env list
--获取配置镜像源
(base) C:\Users\Jiang004>conda config --get channels
--查看配置镜像源
(base) C:\Users\Jiang004>conda config --show channels
--常用3大镜像源[清华、中科大、阿里云]
--添加清华镜像源
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
conda clean -i
conda config --set show_channel_urls yes
--添加中科大镜像源
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
conda clean -i
conda config --set show_channel_urls yes
--添加阿里云镜像
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/win-64/
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/win-64/
conda clean -i
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --set channel_priority strict
--添加其他镜像源
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels conda-forge
conda config --add channels msys2
--删除配置镜像源
conda config --remove channels xxChannels地址
conda config --remove channels xxChannels地址
--清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引
conda clean -i
--配置安装时显示安装源
conda config --set show_channel_urls yes
--获取配置镜像源
(base) C:\Users\Jiang004>conda config --get channels
--add channels 'defaults' # lowest priority
--add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'
--add channels 'http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge'
--add channels 'http://mirrors.tuna.tsinghua,edu.cn/anaconda/cloud/msys2'
--add channels 'https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/' # highest priority
--删除默认镜像源
(base) C:\Users\Jiang004>conda config --remove channels defaults
--查看虚拟环境配置
(base) C:\Users\Jiang004>conda env list
(base) C:\Users\Jiang004>conda info --envs
--创建虚拟环境
#创建一个名为ENVNAME的环境
conda create --name ENVNAME
#创建一个名为ENVNAME的环境,并在该环境下包含某个版本的python
conda create --name ENVNAME python=3.11.5
#创建一个名为ENVNAME的环境,强制使用指定版本
conda create -n ENVNAME -c conda-forge python=3.11.5
#创建一个名为ENVNAME的环境,安装某个包
conda create --name ENVNAME python=3.11.5 PKG1 PKG2
--激活和关闭环境
#激活当前ENVNAME
conda activate ENVNAME
#退出当前ENVNAME
conda deactivate
--删除当前ENVNAME
conda remove -n ENVNAME --all
conda remove --name ENVNAME --all
--删除当前ENVNAME中的某个包
conda remove [package]
conda remove [package]=version
--升级当前ENVNAME中的某个包
conda update [package]
conda update [package]=version
--升级当前ENVNAME中的所有包
conda update --all
--搜索当前ENVNAME中的某个包
conda search [package]
conda search [package]=version
--删除没有用的安装包
--conda安装的包都在目录Anaconda/pkgs下。随着使用conda安装的包也越来越多;有时候会出现以下问题
# 有些包安装之后,从来没有使用过;
# 一些安装包的tar包也保留在了计算机中;
# 由于依赖或者环境等原因,某些包的不同版本重复安装。
--使得anaconda显得更加冗余,并且浪费储存;对于这些情况可以使用conda clean净化Anaconda。
conda clean -p
conda clean --packages
#删除tar包
conda clean -t
conda clean --tarballs
#删除所有的安装包及cache
conda clean -y --all
--克隆(复制)虚拟环境
conda create --name NEW_ENVNAME --clone OLD_ENVNAME
--备份/创建一个虚拟环境
#备份一个虚拟环境。
#此时磁盘C:\Users\Jiang004;自动创建aiStudy.yml配置文件。
(base) C:\Users\Jiang004>conda activate aiStudy
(aiStudy) C:\Users\Jiang004>conda env export > aiStudy.yml
#创建一个虚拟环境;将该文件放在工作目录下,可以通过以下命令创建相同环境。
(aiStudy) C:\Users\Jiang004>conda deactivate
(base) C:\Users\Jiang004>conda env create -f aiStudy.yml
--查看ENVNAME环境内核
(base) C:\Users\Jiang004>jupyter kernelspec list
0.00s - Debugger warning: It seems that frozen modules are being used, which may
0.00s - make the debugger miss breakpoints. Please pass -Xfrozen_modules=off
0.00s - to python to disable frozen modules.
0.00s - Note: Debugging will proceed. Set PYDEVD_DISABLE_FILE_VALIDATION=1 to disable this validation.
Available kernels:
aistudy C:\Users\Jiang004\AppData\Roaming\jupyter\kernels\aistudy
python3 D:\anaconda3\share\jupyter\kernels\python3
--删除ENVNAME环境内核
jupyter kernelspec remove ENVNAME
--关闭win10防火墙
netsh advfirewall set allprofiles state off
--安装包[conda或pip]用法
conda install [package]
conda install [package]=version
pip install [package]
pip install [package]==version
# 批量安装requirements.txt文件中包含的组件依赖
conda install --yes --file requirements.txt
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ -r E:\requirements.txt
# 临时指定安装某个包使用的镜像源
pip install [package] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install [package] -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
--查找所有安装包
pip list
--卸载安装包
pip uninstall 包名
4-4. 创建虚拟常见问题。
– 问题1. (已解决)
– 这个错误指conda下包冲突导致了,这个问题解决半天时间;网络上说解决包冲突、删除包都不可靠。
– 创建虚拟环境出现错误Found conflicts! Looking for incompatible packages.
(base) C:\Users\Jiang004>conda create --name aiStudy python=3.11.5
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: unsuccessful attempt using repodata from current_repodata.json, retrying with next repodata source.Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: /
Found conflicts! Looking for incompatible packages.
This can take several minutes. Press CTRL-C to abort.
failed
UnsatisfiableError:
Note that strict channel priority may have removed packages required for satisfiability.
– 步骤1. 关闭防火墙。
netsh advfirewall set allprofiles state off
– 步骤2. 更新conda(估计要报错)。
conda update --all 更新所有包至最新(更新当前conda环境中安装的所有包到最新版本)。
conda update 更新conda本身到最新版本
– 步骤3. 查看镜像配置,删除默认镜像源。
(base) C:\Users\Jiang004>conda config --get channels
conda config --remove channels defalult
conda config --remove channels 其他配置
– 步骤4. 配置镜像源(只配置一个,建议不要加https)。
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
conda config --set show_channel_urls yes
conda clean -i
– 步骤4. 允许conda在找不到包时自动尝试其他渠道(重要,解决包问题)。
conda config --set channel_priority flexible
– 步骤5. 重新查看配置镜像。
(base) C:\Users\Jiang004>conda config --get channels
–add channels ‘http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/’ # lowest priority
–add channels ‘http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/’ # highest priority
– 步骤6. 执行安装虚拟环境。
conda create --name ENVNAME python=3.11.5
– 步骤7. 查看虚拟环境配置。
(base) C:\Users\Jiang004>conda env list
#conda environments:
base * D:\anaconda3
aiStudy D:\anaconda3\envs\aiStudy
– 步骤8. 激活当前虚拟环境。
(base) C:\Users\Jiang004>conda activate aiStudy
(aiStudy) C:\Users\Jiang004>
– 步骤9. 查看当前环境已经安装包。
(aiStudy) C:\Users\Jiang004>pip list
Package Version
pip 25.0
setuptools 75.8.0
wheel 0.45.1
– 步骤10. 安装相关lib库。
– 新建requirements.txt放置于E盘;内容如下:
bs4~=0.0.2
beautifulsoup4~=4.12.3
langchain~=0.3.15
langchain-community~=0.3.14
langchain-text-splitters~=0.3.4
langchain-core~=0.3.34
chromadb~=0.6.1
openai~=1.59.9
langgraph~=0.2.60
fastapi~=0.115.6
langserve~=0.3.1
gradio~=4.44.1
python-dotenv~=1.0.1
transformers~=4.47.1
pydantic~=2.10.4
pandas~=2.2.3
requests~=2.32.3
pymysql~=1.1.1
uvicorn~=0.34.0
langchain-openai~=0.3.5
– 执行安装该文件包内容(安装lib未截图)。
(aiStudy) C:\Users\Jiang004>pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ -r E:\requirements.txt
– 安装成功后,再次查看。
(aiStudy) C:\Users\Jiang004>pip list
– 步骤11. 安装ipykernel内核(Jupyter Notebook中ipykernel作为内核使用)
pip install ipykernel
– 步骤12. 在Jupyter Notebook中激活该环境。
(aiStudy) C:\Users\Jiang004>python -m ipykernel install --user --name aiStudy --display-name “Python (aiStudy)”
Installed kernelspec aiStudy in C:\Users\Jiang004\AppData\Roaming\jupyter\kernels\aistudy
– 问题2 (已解决)
–解决jupyter NoteBook默认加载路径问题。
–步骤1. 查找配置文件
–win+R输入cmd(管理员权限执行);是否要重写jupyter_notebook_config.py文件,这里选择False。
(base) C:\Users\Jiang004>jupyter notebook --generate-config
Overwrite C:\Users\Jiang004.jupyter\jupyter_notebook_config.py with default config? [y/N] N
–步骤2. 编辑jupyter_notebook_config.py配置文件;查找关键字notebook_dir。
#c.ServerApp.notebook_dir = ‘’
#配置notebook_dir加载路径;默认C:\Users\Jiang004\Documents桌面
c.NotebookApp.notebook_dir = ‘E:\workspace\jupyterWorkSpace’
–步骤3. 重启jupyter notebook。
–步骤4. 测试保存查看。
此时磁盘:自动创建E:\workspace\jupyterWorkSpace\1.ipynb文件。
–步骤5. 采用不同方式运行jupyter notebook。
– 采用anaconda运行jupyter notebook lab。
切换目录:D:\anaconda3\Scripts\jupyter-lab.exe
– 采用Python运行jupyter notebook lab。
切换目录:D:\Python311\Scripts\jupyter-lab.exe
双击运行后,会启动开启新的端口8890
说明:anaconda提供jupyter-lab插件; 同理Python编译环境也提供jupyter-lab插件;功能用途是一致的。