Python运行环境搭建：使用Anaconda为JupterNotebook提供环境

一、Anaconda管理环境

1、查看自己目前拥有的环境：

conda env list

2、新建环境

windows:
conda create --name pack python=3.8.6
Linux:
source activate <env_name>

如果anaconda虚拟环境创建失败，可以试试：

pip install --upgrade ipykernel

3、切换环境

conda activate pack

在文件夹中查看，如果有这个文件夹，说明创建成功

4、复制环境

conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>

① <copied_env_name> 即为被复制/克隆环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。
② <new_env_name> 即为复制之后新环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。
③ conda create --name py2 --clone python2 ，即为克隆名为“python2”的环境，克隆后的新环境名为“py2”。此时，环境中将同时存在“python2”和“py2”环境，且两个环境的配置相同。

5、删除环境

conda remove --name <env_name> --all

注意： <env_name> 为被删除环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。

6、包管理

（1）查找可供安装的包版本

① 精确查找

conda search --full-name <package_full_name>

注意：
–full-name 为精确查找的参数。
<package_full_name> 是被查找包的全名。包名两边不加尖括号“<>”。
例如： conda search --full-name python 即查找全名为“python”的包有哪些版本可供安装。

② 模糊查找

conda search <text>

注意： 是查找含有此字段的包名。此字段两边不加尖括号“<>”。例如： conda search py 即查找含有“py”字段的包，有哪些版本可供安装。

（2）获取当前环境中已安装的包信息

conda list

执行上述命令后将在终端显示当前环境已安装包的包名及其版本号。

（3） 安装包

① 在指定环境中安装包

conda install --name <env_name> <package_name>

注意：
<env_name> 即将包安装的指定环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。
<package_name> 即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。
例如： conda install --name python2 pandas 即在名为“python2”的环境中安装pandas包。

② 在当前环境中安装包

conda install <package_name>

注意：
① <package_name> 即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。
② 执行命令后在当前环境中安装包。
例如： conda install pandas 即在当前环境中安装pandas包。
③ 使用pip安装包
使用场景
当使用 conda install 无法进行安装时，可以使用pip进行安装。例如：see包。

pip install <package_name>

注意： <package_name> 为指定安装包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。如： pip install see 即安装see包。
**pip只是包管理器，无法对环境进行管理。因此如果想在指定环境中使用pip进行安装包，则需要先切换到指定环境中，再使用pip命令安装包。**pip无法更新python，因为pip并不将python视为包。pip可以安装一些conda无法安装的包；conda也可以安装一些pip无法安装的包。因此当使用一种命令无法安装包时，可以尝试用另一种命令。

（4）卸载包

① 卸载指定环境中的包

conda remove --name <env_name> <package_name>

注意：
<env_name> 即卸载包所在指定环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。
<package_name> 即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。
例如： conda remove --name python2 pandas 即卸载名为“python2”中的pandas包。

② 卸载当前环境中的包

conda remove <package_name>

注意：
<package_name> 即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。
执行命令后即在当前环境中卸载指定包。

例如： conda remove pandas 即在当前环境中卸载pandas包。

（5）更新包

① 更新所有包

conda update --all

或

conda upgrade --all

建议：在安装Anaconda之后执行上述命令更新Anaconda中的所有包至最新版本，便于使用。

② 更新指定包

conda update <package_name>

或

conda upgrade <package_name>

注意：

① <package_name> 为指定更新的包名。包名两边不加尖括号“<>”。

② 更新多个指定包，则包名以空格隔开，向后排列。如： conda update pandas numpy matplotlib 即更新pandas、numpy、matplotlib包。

7、python程序打包

（1）因为将要打包Python脚本，因此要在该脚本所在的目录下进行：

我的Python脚本保存在如下目录：D:\Python学习中，因此要进入该目录
（2）开始打包程序，在conda终端中输入如下语句：

因为我的文件名叫ASIN_info，因此我输入的是ASIN_info.py

pyinstaller -F ASIN_info.py
等待conda终端，自动运行，回到看到可以新输入语句的提示的时候，说明将Python脚本打包完成：
（3）打包好的exe文件的位置如下：

二、JupyterNoteBook环境配置

jupyter notebook本质上是一个web应用程序，我们可以在上面书写代码，但是代码本身的运行环境是需要自己安装的，没有运行环境，即使是在jupyter notebook里面书写的代码怡然没有办法运行。因为代码本身，web应用程序是不认识的。

幸运的是，在使用anaconda安装的时候，会默认将安装jupyter，而且会安装一个Python的运行环境，所以打开jupyter的时候，可以直接看见这个运行环境，在jupyter里面称之为内核kernel，如下所示：

为了让Jupyter Notebook支持虚拟运行环境，需要在Anaconda里安装一个插件:

conda install nb_conda

然后再重新开启Jupyter Notebook：

jupyter notebook

就可以看到虚拟运行环境了