服务器，没有root权限利用anaconda 来管理包

anaconda找包方式
首先，安装anaconda2，根据提示
https://blog.youkuaiyun.com/RobertChenGuangzhi/article/details/51262158

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五、管理环境
0. 写在前面

接下来均是以命令行模式进行介绍，Windows用户请打开“Anaconda Prompt”；macOS和Linux用户请打开“Terminal”（“终端”）进行操作。

1. 创建新环境

conda create --name <env_name> <package_names>
注意：
▫ <env_name> 即创建的环境名。建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”。

▫ <package_names> 即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”。

① 如果要安装指定的版本号，则只需要在包名后面以 = 和版本号的形式执行。如： conda create --name python2 python=2.7 ，即创建一个名为“python2”的环境，环境中安装版本为2.7的python。

② 如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在 <package_names> 后以空格隔开，添加多个包名即可。如： conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas ，即创建一个名为“python3”的环境，环境中安装版本为3.5的python，同时也安装了numpy和pandas。

▫ --name 同样可以替换为 -n 。

提示：默认情况下，新创建的环境将会被保存在 /Users/<user_name>/anaconda3/env 目录下，其中， <user_name> 为当前用户的用户名。

2. 切换环境

① Linux 或 macOS

source activate <env_name>

② Windows

activate <env_name>

③ 提示

如果创建环境后安装Python时没有指定Python的版本，那么将会安装与Anaconda版本相同的Python版本，即如果安装Anaconda第2版，则会自动安装Python 2.x；如果安装Anaconda第3版，则会自动安装Python 3.x。
当成功切换环境之后，在该行行首将以“(env_name)”或“[env_name]”开头。其中，“env_name”为切换到的环境名。如：在macOS系统中执行 source active python2 ，即切换至名为“python2”的环境，则行首将会以(python2)开头。

3. 退出环境至root

① Linux 或 macOS

source deactivate

② Windows

deactivate

③ 提示

当执行退出当前环境，回到root环境命令后，原本行首以“(env_name)”或“[env_name]”开头的字符将不再显示。

4. 显示已创建环境

conda info --envs
或

conda info -e
或

conda env list
例如：

结果中星号“*”所在行即为当前所在环境。macOS系统中默认创建的环境名为“base”。

5. 复制环境

conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>
注意：
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。

6. 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“<>”。

六、管理包

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：
① --full-name 为精确查找的参数。

② <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
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：
① <env_name> 即将包安装的指定环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。

② <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。

→ 命令

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。

→ 注意

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 从http://Anaconda.org安装包

→ 使用场景

当使用 conda install 无法进行安装时，可以考虑从http://Anaconda.org中获取安装包的命令，并进行安装。

→ 注意

1. 从http://Anaconda.org安装包时，无需注册。

2. 在当前环境中安装来自于http://Anaconda.org的包时，需要通过输入要安装的包在http://Anaconda.org中的路径作为获取途径（channel）。查询路径的方式如下：

① 在浏览器中输入：http://anaconda.org，或直接点击Anaconda Cloud

② 在新页面“Anaconda Cloud”的上方搜索框中输入要安装的包名，然后点击右边“放大镜”标志。

3. 搜索结果中有数以千计的包可供选择，此时点击“Downloads”可根据下载量进行排序，最上面的为下载最多的包。（图中以搜索bottleneck包为例）

4. 选择满足需求的包或下载量最多的包，点击包名。

5. 复制“To install this package with conda run:”下方的命令，并粘贴在终端中执行。

6. 完成安装。

7. 卸载包

① 卸载指定环境中的包

conda remove --name <env_name> <package_name>
注意：
① <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“<>”。

② <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：
① <package_name> 即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。

② 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。