使用 Anaconda 配置 Python 环境

最新推荐文章于 2025-12-10 23:20:03 发布
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#python #ubuntu #linux

本文详细介绍如何在Ubuntu系统上下载、安装Anaconda，并完成环境变量的配置过程。此外，还介绍了如何通过Anaconda创建虚拟环境及安装第三方库的方法。
Python3.8

Python3.8

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

Anaconda

1. 下载和安装
  • 下载地址：https://www.anaconda.com/products/distribution
  • 下载完成后将下载的文件复制到主目录
  • 打开终端进行安装
    • ls
    • bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
  • 执行完上面两条命令之后会出现很多英文，一直按 Enter 键往下翻就可以，再输入"yes",再按 Enter 键就开始安装啦
  • 最后出现这条语句的意思是终端再次打开的时候，是否设置为默认进入 Anaconda 的 base 环境中，这里根据需要输入 “no”
2. 添加环境变量

ubuntu 版本的 anaconda 安装很容易，本身是个脚本文件，使用bash指令执行即可。但是执行之后需要导入路径才能使用，不然会出现conda:未找到命令这种错误。

  • 打开一个终端，然后输入命令行打开bashrc文件
    • sudo gedit ~/.bashrc
    • 注意这里要有 sudo，不然无法编辑里面的内容。
  • 打开自己的安装目录/home/用户名/anaconda3/bin，输入指令pwd查看路径。
  • 在 bashrc 文件中输入：export PATH=“/home/用户名/anaconda3/bin:$PATH”
  • 保存关闭 bashrc 文件，在命令行输入：source ~/.bashrc
  • conda --version

虚拟环境

创建：
conda create -n ENVNAME python=3.8.5
激活：
需要先激活 conda activate 命令：source activate
conda activate ENVNAME
安装第三方库：
pip install package_name
安装 requestment.txt
cd 到 requestment.txt 目录
pip install -r requestment.txt

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<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何在Windows上通过Anaconda配置Python环境。首先，我要回忆一下Anaconda的基本概念和安装步骤。根据用户提供的引用内容，Anaconda是一个集成了Python和多个数据科学工具的环境管理器，允许用户创建独立的虚拟环境。接下来，我需要整理出一个清晰的步骤指南，确保用户能够逐步操作。 首先，安装Anaconda。用户需要下载安装包，运行安装程序，并按照提示进行。这里要注意勾选“Add Anaconda to PATH”选项，虽然引用中提到可能有冲突，但最新的版本可能已经优化了这一点。不过用户也可以选择不勾选，后续通过Anaconda Prompt来操作，避免环境变量问题。 然后是创建虚拟环境。使用conda create命令指定Python版本和环境名称，比如conda create -n myenv python=3.9。这里需要提醒用户确认是否安装依赖包，输入y继续。创建完成后，激活环境使用conda activate myenv。 接下来是管理包。用户可能需要安装额外的库，比如pandas或numpy，使用conda install命令。同时，可以提到导出环境配置的步骤，方便共享或备份，使用conda env export > environment.yml。 还需要指导用户如何管理环境，比如列出所有环境、切换环境、删除环境等。这些命令如conda env list，conda activate，conda remove等都很重要。此外，可能用户会遇到环境变量冲突的问题，这时候要建议他们使用Anaconda Prompt而不是普通的命令行，避免路径错误。 最后，验证安装是否成功。用户可以运行python --version查看Python版本，或者启动Python解释器测试导入安装的库。同时，可以推荐用户使用Jupyter Notebook进行开发，通过conda安装并启动。 在整理这些步骤时，需要确保每个命令都正确无误，并且符合用户的实际操作场景。比如，安装路径的选择、环境名称的示例，以及常见问题的解决方法。同时，要引用提供的资料，比如引用[3]中关于Anaconda的定义和环境管理部分，确保信息的准确性。此外，用户可能需要知道如何查找已创建的环境的位置，引用[1]提到用conda env list查看，这也需要在步骤中提及。 可能用户会忽略的细节包括环境激活、PATH变量的处理，或者安装包时的网络问题。所以需要提醒用户确保网络畅通，必要时更换conda源。另外，不同项目需要不同环境的概念可能需要进一步解释，帮助用户理解为什么需要虚拟环境。 总结来说，步骤需要分安装、创建环境、激活环境、管理包、环境管理、验证和工具使用几个部分，每个部分给出具体命令和注意事项，引用相关资料支持，确保用户能够顺利配置Python环境。</think>### 分步教程：通过Anaconda在Windows上配置Python环境 #### 1. **安装Anaconda** - **下载安装包** 访问[Anaconda官网](https://www.anaconda.com/download)，选择Windows版本下载（推荐Python 3.9+）。 - **运行安装程序** - 双击下载的`.exe`文件，按提示操作。 - 勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable”（若提示冲突，可不勾选，后续通过Anaconda Prompt操作）[^3]。 - 默认安装路径为`C:\Users\<用户名>\Anaconda3`，可自定义路径（如`D:\Anaconda`）。 #### 2. **验证安装** - 打开**Anaconda Prompt**（开始菜单中搜索），输入以下命令： ```bash conda --version ``` 若显示版本号（如`conda 24.1.2`），则安装成功[^3]。 #### 3. **创建Python虚拟环境** - **新建环境** 执行以下命令创建名为`myenv`的Python 3.9环境： ```bash conda create -n myenv python=3.9 ``` 输入`y`确认安装依赖包[^2]。 - **查看所有环境** ```bash conda env list ``` 输出结果会显示所有环境路径（如`C:\Users\<用户名>\Anaconda3\envs\myenv`）[^1]。 #### 4. **激活与使用环境** - **激活环境** ```bash conda activate myenv ``` 命令行提示符前缀变为`(myenv)`，表示已进入该环境。 - **安装第三方包** 例如安装`numpy`和`pandas`： ```bash conda install numpy pandas ``` - **退出环境** ```bash conda deactivate ``` #### 5. **管理环境配置** - **导出环境配置** 生成`environment.yml`文件以便共享： ```bash conda env export > environment.yml ``` - **根据文件复现环境** ```bash conda env create -f environment.yml ``` #### 6. **删除虚拟环境** ```bash conda env remove -n myenv ``` #### 7. **使用Jupyter Notebook开发** - 在目标环境中安装Jupyter： ```bash conda install jupyter ``` - 启动Jupyter： ```bash jupyter notebook ``` 浏览器会自动打开交互式编程界面。 --- ### 常见问题解决 - **环境变量冲突** 若命令行提示`conda`未找到，建议通过**Anaconda Prompt**操作，而非普通CMD。 - **包安装失败** 切换国内镜像源（如清华源）加速下载： ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ ``` ---
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