anaconda 的安装、与pycharm配置和删除环境

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#python #pycharm

于 2020-03-26 17:14:30 首次发布

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本文详细介绍Anaconda的安装步骤，包括mac环境下安装包的选择与安装流程，解决终端无法识别conda命令的问题，以及如何设置环境变量。此外，还提供了conda常用命令的全面解析，包括环境管理、包的安装、更新、卸载等操作，以及如何使用镜像源加速安装过程。同时，文章还介绍了在PyCharm中配置conda环境的方法，以及如何指定下载链接的超时时间以避免连接中断。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

conda instal 与pip install

镜像源地址：

pycharm中配置conda 的环境

指定下载连接的时间，从而不会超时断开。

PS谷歌的colab运行GitHub代码。

Anaconda 安装

mac 下anaconda 的安装

1.下载适用的安装包（随便选哪个版本都可以）到本地

网址：https://www.anaconda.com/download/#macos

2.到下载目录，双击安装报，注意按照时可以指定按照目。

3.安装成功，打开anaconde

问题：在终端输入conda 无法识别这个命令。

检查环境变量：

sudo vi ~/.bash_profile

如果环境变量中没有conda那么要手动添加

#conda 202111 24

export PATH="/Users/zw/opt/anaconda3/bin:$PATH" （这里要填写自己的路径哦）

刷新环境变量：

source ~/.bash_profile

再查看 conda env list

Conda 常用命令：

conda 环境命令

conda env --info 列出conda中当前有的python环境或者conda env list

conda create -n xxxx python=3.6 #创建名字为xxx且指定python为3.6的虚拟环境注意版本值前只有一个= ，不同与pip 的使用

conda install tensorflow=1.14

另:查看tensorflow是否成功与版本

python

import tensorflow as tf 
#弹出一系列的warning与提示，暂时不管。
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
print(tf.__version__)  # 输出版本号
##会输出b'hello,tensorflow'

conda remove -n conda remove -n py3tf1-14 --all # 删除名为 py3tf1-14的环境 ,注意带着all

conda命令替换source命令用来激活和关闭环境

conda activate python_temp0323 激活python_temp0323环境

conda deactivate python_temp0323 关闭python_temp0323环境

conda deactivate 退出当前环境（退到了默认的），再次使用conda deactivate 会退出conda环境。

conda list #查看已经安装的文件包

conda update xxx #更新xxx文件包

conda install pandas 安装pandas库

conda uninstall xxx #卸载xxx文件包

指定镜像源更快安装，如果你想要把一个源最先使用，那么重新添加一次即可。如使用中科大、清华镜像源（日后就不用加--channel 了)

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

清华镜像源最近不太好使(202111)

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

镜像源相关的报错与解决

1、报错提示“ The channel is not accessible or is invalid.” ，详细如：

conda create -n chatglm2 python=3.10.6

Collecting package metadata (current_repodata.json): failed

UnavailableInvalidChannel: The channel is not accessible or is invalid.

channel name: pypi/web/simple

channel url: https://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple

error code: 404

You will need to adjust your conda configuration to proceed.

Use `conda config --show channels` to view your configuration's current state,

and use `conda config --show-sources` to view config file locations.

问题分析：表示当前的channel https://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple 不可用。

问题解决：

conda config --remove https://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple

cond可以一次性导出或安装所有需要的包

conda批量导出、安装组件(requirements.txt)

conda list -e > requirements.txt conda批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件

conda install --yes --file requirements.txt conda 批量安装

conda instal 与pip install

1、安装特定版本的包

　conda用“=”，pip用“==”

　　conda install numpy=1.93
　　pip  install numpy==1.93

用pip也可以pip freeze > requirements.txt pip install -r requirements.txt ，但是这个要注意：

2.1、在anaconda下用pip装包的原因：尽管在anaconda下我们可以很方便的使用conda install来安装我们需要的依赖，但是anaconda本身只提供部分包，远没有pip提供的包多，有时conda无法安装我们需要的包，我们需要用pip将其装到conda环境里。

2.2. 首先，我们需要判断目前我们用的pip指令，会把包装到哪里，通常情况下，pip不像conda一样，他不知道环境，我们首先要确保我们用的是本环境的pip，这样pip install时，包才会创建到本环境中，不然包会创建到base环境，供各个不同的其他conda环境共享，此时可能会产生版本冲突问题（不同环境中可能对同一个包的版本要求不同）

　　用下面命令查看我们此时用的pip为哪个环境：

　　　　　　which -a pip
　　　　　　(如base环境的pip可能在/root/anaconda3/bin/pip,,,,而其他conda环境的pip,可能在/root/anaconda3/envs/my_env/bin/pip)
   (经试验，anaconda4.8版本，在conda create新的环境时，已经默认在新环境装了pip，此时source activate进入该环境后，用pip命令安装的包，默认会装在本环境中,不必担心pip一个包后后会将其他环境的包改变版本的情况)当然我们自己创建的conda环境里，可能没有pip，此时进入自己的conda环境也会默认用base环境的pip，这就需要我们自己将pip安装入本环境，尽量不要使用base的pip在其他环境装包，这样也会装在base里，有产生版本冲突的可能（上文已讲）。在自己conda环境安装pip使用如下命令：　　　　（进入环境后）
　　　　 conda install pip　　安装好本环境的pip之后，在本环境中使用pip install安装的包，就只在本conda中了，我们可以用conda list查看我们的包，同时pip安装的包，conda list结果中的build项目为pypi......

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