news 2026/11/5 3:39:08

Anaconda 的安装

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张小明

前端开发工程师

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Anaconda 的安装

一,什么是Conda Miniconda Anaconda

简单说,‌Conda 是一个包管理和环境管理工具,Anaconda 是预装了大量科学计算包的 Python 发行版,Miniconda 则是只含 Conda 和 Python 的精简版‌。可以这样理解:Conda 是引擎,Anaconda 是装满配置的整车,Miniconda 是空车自己装。‌

三者关系很清晰:

  • ‌Conda‌:一个开源工具,用来安装、卸载、更新软件包,还能创建和管理多个隔离的虚拟环境,避免项目之间依赖冲突。它不绑定 Python,也支持 R、C/C++ 等语言。
  • ‌Anaconda‌:一个"全家桶"发行版,安装时自带 Conda、Python 和 250+ 个常用科学计算包(如 NumPy、Pandas、Matplotlib),还有图形界面 Navigator,适合新手或不想折腾环境的人,但体积大,占用约 3GB 空间。
  • ‌Miniconda‌:Anaconda 的官方精简版,只包含 Conda、Python 和少量必要依赖,没有预装任何科学计算包,需要自己按需安装,体积仅约 100MB,更轻量灵活,适合有经验或需要自定义环境的人。‌‌

怎么选:

  1. ‌追求省心、零基础入门‌:选 Anaconda,开箱即用,图形界面点一点就能管理环境和包。
  2. ‌想要轻量、灵活、自己掌控‌:选 Miniconda,装完按需用conda install安装所需包,干净省空间。
  3. ‌只想用底层工具‌:直接安装 Conda 本体也可以,但它通常随 Anaconda 或 Miniconda 一起提供。‌

参考文档:https://juejin.cn/post/7262280335978987557

二 为什么用Anaconda

在最开始使用python语言进行编写程序的时候,我们需要两个东西,一个是python解释器,用来解释编译我们的python代码。另一个是编写代码过程中使用到的第三方包,一般放在site-packages目录下。

解释器:

第三方包:

解释器: 由于python版本不同,解释器也分为python2和python3两个版本。python2和3之间无法互相兼容,也就是说用python2语法写出来的脚本不一定能在python3的解释器中运行

包集合: 包集合中包含了自带的包和第三方包,第三方包我们一般通过pip或者easy_install来下载,当一个python环境中不包含这个包,那么引用了这个包的程序不能在该python环境中运行

anaconda解决的问题:

第一个问题:不同的项目,我们可能使用到的python版本是不一样的,python2和python3无法兼容,python3的小版本之间也存在着差异,这样我们在做项目的时候,去来回切换python环境变量,是非常麻烦的。有了anaconda以后,可以帮我们解决这个问题。这是anaconda帮我解决的第一个问题,python版本切换。

第二个问题:另一个要解决的问题就是包的问题,如果我们本地只有一个python环境,我有很多个项目,使用pip install方法会默认把包安装在同一个路径中,这样把所有项目的包都放到同一个环境,就会导致我们的环境十分混乱。而且,当我们想把一个写好的程序放到另一个电脑上运行的时候,需要一个个区手动下载相关的包。这就让人十分头疼。此时,如果我们每个项目都用自己独立的环境,开发好以后,把该程序需要的环境独立打包出来,相当于我们的程序有着自己的沙盒,这个沙盒中有我们自有的环境和包。这样我们的程序就变的十分干净整洁。

第三个问题:单独安装python,很多常用的功能包我们需要一个个手动去下载安装,使用anaconda则不用考虑这些问题,会自动包含很多常用的包。并且还捆绑了交互式代码编辑器。(Spyder、Jupyter...)。

二 安装 Anaconda

到此我们的conda已经安装完毕。此时,我们的开始菜单中多了如下几个目录。

我们可以通过 Anconda Prompt(conda) 使用conda。

1.常用指令

conda env list查看全部环境

  1. conda create -n myenv python=3.10创建名叫 myenv、python3.10 的环境
  2. conda activate myenv激活 myenv 环境
  3. conda deactivate退出环境
  4. conda install numpy安装 numpy 包
  5. conda list看装了哪些库
  6. conda remove numpy卸载包
  7. conda env list查看全部环境
  8. conda config --show-sources查看镜像源
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