利用anaconda搞定所有Python问题,各种安装包

   很多人按照我之前的Python2.7安装教程可以成功,

   http://blog.youkuaiyun.com/errors_in_life/article/details/60869577

   但是方法之下必定有BUG,所以还有一部分人(电脑)无法配置成功,有没有一个软件可以自带一系列常用的安装包!!!可怜可怜可怜

    在此,小编整理一个通俗易懂、只需要你NEXT、NEXT、NEXT.然后FINISH.的方法,安装Python.更重要的是,你的所有安装包的过程,都会变得很简单并且,有很多常用的库已经是装好了的!!!

 1、你要下载一个anaconda.的启动安装包,(个人感觉版本不是问题):
   https://www.continuum.io/downloads#windows
  2、下载好的anaconda.如下图,简单粗暴:

  3、双击后弹出安装提示,基本上是NEXT:
  
### Anaconda 的安装方法 对于 **Windows 系统**, 用户可以从官方网站下载适用于 Windows 的 Anaconda 安装包并运行该程序来完成安装过程[^1]。启动安装向导后,按照提示逐步操作即可;需要注意的是,在安装过程中有一个选项询问是否要将 Anaconda 添加至系统的 PATH 变量中,通常建议不选此项以免引起其他命令行工具的路径冲突。 针对 **Linux 系统** 的用户,则可以通过终端执行一系列指令来进行 Anaconda 的部署工作。这包括获取适合 Linux 发行版架构版本的 .sh 文件,并通过 bash 命令执行脚本来实现自动化安装流程。具体来说就是先下载对应的 shell script 后缀文件,之后给予可执行权限并通过 `bash` 来触发安装逻辑: ```shell chmod +x Anaconda3-latest-Linux-x86_64.sh ./Anaconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 为了验证安装成功与否,可以在任意位置打开命令提示符窗口输入 python 或者 conda 并查看返回的结果以确认是否能够正常调用这两个核心组件之一。 ### 配置 Python 环境的方法 创建新的虚拟环境可以利用 Conda 提供的强大功能轻松达成目的。例如想要建立一个基于特定 Python 版本的新环境 test ,只需一条简单的命令就能搞定: ```shell conda create --name test python=3.x ``` 这里把 x 替换成期望的具体次要版本号就可以精确控制所使用的解释器版本了[^2]。一旦创建完毕,便可通过激活此新环境的方式开始在这个隔离的空间里开发项目而不必担心会影响到全局设置或其他已有的工程结构: ```shell conda activate test ``` 当不再需要当前活动中的临时空间时,随时能通过下面这条语句将其停用从而恢复到之前的状态下继续工作: ```shell conda deactivate ``` 另外值得注意的一点是,默认情况下每次启动计算机或重新登录账户都会自动加载 base 这个基础级别的容器作为起点,而这个初始状态下的上下文可能跟未安装 Anaconda 之前的状况有所区别,所以初次接触这套体系的人可能会遇到一些意想不到的问题比如依赖项冲突或者是缺少必要的软件包等情形。 #### 查看现有虚拟环境列表 如果不确定现在有多少可用的选择或是忘记了某个特殊名字的话,那么借助于内置的帮助函数很容易获得完整的清单展示: ```shell conda env list ``` 上述命令将会打印出所有已知的工作区概览信息以便快速定位目标对象。 #### 安装和移除依赖关系 无论是采用 Conda 自带仓库还是第三方 PyPI 源都可以方便地处理各种类型的外部库资源。添加一个新的模块只需要指定其名称给相应的管理工具就可以了: ```shell conda install numpy pip install requests ``` 相反地,假如觉得某些东西变得多余或者不合适也可以同样简单地予以删除掉: ```shell conda remove numpy pip uninstall requests ``` 这样就完成了整个关于如何使用 Anaconda 构建专属 Python 开发平台的学习旅程。
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