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layout:     post
title:      "Python多环境配置"
subtitle:   "Python多环境配置"
date:       2017-02-10 09:00:00
author:     "Kakarotto"
header-img: "img/post-bg-2015.jpg"
catalog: true
tags:
    - Python
---
# Anaconda多版本python配置
由于python3和python2在代码上有许多的不兼容，所以经常会遇到python2和python3都需要调试的情况，这里主要讲一下如何同时配置python3核python2的环境。这里主要用的是Anaconda的发行版。本文操作主要以Macos为基础，Windows操作可参考后问连接。（主要我不用Windows好多年了。。）
##anaconda是什么
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，他将Python和许多常用的package打包，并提供了包管理和环境管理的功能。Anaconda使用的是`conda`工具来对包盒环境进行管理。
所以说Anaconda是一个大集合，里面包含了python，各种包如（numpy,requests,pandas），以及管理工具`conda`、IDE`spyder`等等。除此以外还有一套非常漂亮的`UI`界面。
##anaconda安装
Aanaconda支持Linux,Mac,Windows。可以到[官网下载](https://www.continuum.io/downloads)。下载完毕后默认安装。你可以选择安装python2，或者python3其中一个。我们假设你默认安装的是python2，后面将再安装python3.
##conda常用命令
安装完毕后，我们将使用 `conda`管理工具进行环境创建、环境切换、相关包下载的工作。
##环境管理
* 创建环境

```
# 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 create --name python3 python=3.4
```
python3是你创建的环境的名字。python=3.4指的是你创建的环境的python版本。

* 查看环境

```
conda info --envs

>>python3                  /Users/wanjun/anaconda/envs/python3
  root                  *  /Users/wanjun/anaconda
```
上面是我的电脑显示的环境，*代表你当前所在在环境。

* 切换环境

```
source activate python3
```
这时候你在`conda info --envs`一下就会发现：

```
>>python3              */Users/wanjun/anaconda/envs/python3
  root                  /Users/wanjun/anaconda
```
* 删除环境

```
conda remove --name python3 --all
```
##包管理

```
# 当前环境下安装requests库
conda install requests

#查看当前环境已安装库
conda list

#安装IDE，spyder
conda spyder

# 更新package
conda update -n python3 numpy

# 删除package
conda remove -n python3 numpy

# 更新conda，保持conda最新
conda update conda

# 更新anaconda
conda update anaconda

# 更新python
conda update python
```
注意以上操作都需要你在你需要操作的环境下进行，所以如果是新建的python3环境，那么需要先切换环境然后再操作。
##大杀器-纯UI设置
如果你不想用终端完成这些工作，其实anaconda已经支持很好的UI设置。
* 打开navigator
* 点击`environments`,左下角点击`create`,创建环境，并选择python版本。
* 右边是常用package下载，自己选择。
* 点击`home`,`application on `切换环境。
* 点击`spyder`打开IDE。

纯UI操作，但偶尔会有小BUG，所以还是稍微了解下   `conda`的操作最好。

##后记
虽然Anaconda号称科学计算包，但解释性语言的运行效率实在不敢恭维。上了十万级的矩阵还是老老实实用`c++`和`fortran`吧。

[中文conda使用指南](http://www.cnblogs.com/harvey888/p/5465452.html)


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date:       2017-02-10 09:00:00
author:     "Kakarotto"
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tags:
    - Python
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>cogito ergo sum

# Anaconda多版本python配置

由于python3和python2在代码上有许多的不兼容，所以经常会遇到python2和python3都需要调试的情况，这里主要讲一下如何同时配置python3核python2的环境。这里主要用的是Anaconda的发行版。本文操作主要以Macos为基础，Windows操作可参考后问连接。（主要我不用Windows好多年了。。）
##anaconda是什么
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，他将Python和许多常用的package打包，并提供了包管理和环境管理的功能。Anaconda使用的是`conda`工具来对包盒环境进行管理。
所以说Anaconda是一个大集合，里面包含了python，各种包如（numpy,requests,pandas），以及管理工具`conda`、IDE`spyder`等等。除此以外还有一套非常漂亮的`UI`界面。

## anaconda安装

Aanaconda支持Linux,Mac,Windows。可以到[官网下载](https://www.continuum.io/downloads)。下载完毕后默认安装。你可以选择安装python2，或者python3其中一个。我们假设你默认安装的是python2，后面将再安装python3.

## conda常用命令

安装完毕后，我们将使用 `conda`管理工具进行环境创建、环境切换、相关包下载的工作。

## 环境管理

* 创建环境

```
# 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 create --name python3 python=3.4
```
python3是你创建的环境的名字。python=3.4指的是你创建的环境的python版本。

* 查看环境

```
conda info --envs

>>python3                  /Users/wanjun/anaconda/envs/python3
  root                  *  /Users/wanjun/anaconda
```
上面是我的电脑显示的环境，*代表你当前所在在环境。

* 切换环境

```
source activate python3
```
这时候你在`conda info --envs`一下就会发现：

```
>>python3              */Users/wanjun/anaconda/envs/python3
  root                  /Users/wanjun/anaconda
```
* 删除环境

```
conda remove --name python3 --all
```

##包管理

```
# 当前环境下安装requests库
conda install requests

#查看当前环境已安装库
conda list

#安装IDE，spyder
conda spyder

# 更新package
conda update -n python3 numpy

# 删除package
conda remove -n python3 numpy

# 更新conda，保持conda最新
conda update conda

# 更新anaconda
conda update anaconda

# 更新python
conda update python
```
注意以上操作都需要你在你需要操作的环境下进行，所以如果是新建的python3环境，那么需要先切换环境然后再操作。

## 大杀器-纯UI设置

如果你不想用终端完成这些工作，其实anaconda已经支持很好的UI设置。

* 打开navigator
* 点击`environments`,左下角点击`create`,创建环境，并选择python版本。
* 右边是常用package下载，自己选择。
* 点击`home`,`application on `切换环境。
* 点击`spyder`打开IDE。

纯UI操作，但偶尔会有小BUG，所以还是稍微了解下   `conda`的操作最好。

## 后记

虽然Anaconda号称科学计算包，但解释性语言的运行效率实在不敢恭维。上了十万级的矩阵还是老老实实用`c++`和`fortran`吧。

[中文conda使用指南](http://www.cnblogs.com/harvey888/p/5465452.html)



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