Anconda3 的使用

Anaconda3 是一个开源的 Python 和 R 语言的分发版本，主要面向数据科学和机器学习领域。它集成了常用的包管理工具（如 conda）和环境管理工具，同时包含了数百个数据科学常用的库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等。

Anaconda3 提供了一站式的解决方案，便于用户创建、管理和切换 Python 环境，支持安装多个 Python 版本（例如 Python 2.x 和 3.x 共存）。通过 conda 工具轻松管理不同项目的依赖和环境，避免全局环境污染。支持虚拟环境独立化，确保项目间不发生库冲突。

一、安装

1、下载安装包

Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

2、安装

3、打开conda命令行

选择Anaconda Prompt。

二、常用命令

1、切换32位系统环境

（1）查看系统环境

conda info  # 如下图，平台为64位。

（2）切换系统环境

set CONDA_FORCE_32BIT=1  # 1表示使能32位，0表示使用64位

2、python环境管理

（1）指定文件夹安装32位python

# 1. 注意，需要先切换到 32 位平台，指定 Python 版本（如 python=3.x），并创建虚拟环境到指定路径
conda create --prefix "C:\Users\yeqin\Desktop\python32FfromConda\my32env" python -c conda-forge

# 2. 激活环境（用完整路径更安全）
conda activate "C:\Users\yeqin\Desktop\python32FfromConda\my32env"

# 3. 验证 Python 版本和平台架构是否正确
python --version
python -c "import platform; print(platform.architecture())"
python

# 4. 安装额外包（如有需求）
conda install pefile -c conda-forge

# 5.使用32位python环境
python
exit()

# 6. 退出32位虚拟环境
conda deactivate

# 7. 删除环境（注意使用完整路径删除）
conda remove --prefix "C:\Users\yeqin\Desktop\python32FfromConda\my32env" --all

（2）界面查看python环境

 

3、包管理

# 安装包
conda install numpy

# 查看已安装包
conda list

# 卸载包
conda remove numpy

4、 更新

# 更新 conda
conda update conda

# 更新 Anaconda
conda update anaconda

三、Jupyter NoteBook

Anaconda3 集成了 Jupyter Notebook，这是一个交互式计算环境，非常适合：数据探索和可视化,编写和测试代码,生成交互式报告。

1、打开网站

2、进入Notebook

3、选择环境

4、修改环境

 5、编写代码块

6、运行 

7、注册Kernal

如果kernal没有创建好的虚拟环境可选，可以通过注册kernal的方式增加选项。

# 前置条件，如果是32位系统环境，需要先切换到32位系统环境
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name my32env --display-name "Python (32-bit)"

刷新界面使用。

也可以通过自动加载kernal的方式自动搜索，但不一定能搜出来32位python环境。

# 前置条件：需要切换到64位环境
conda install nb_conda_kernels

重启Jupyter生效。

如果不能自动搜出来，还可以通过指令注册：

conda install -n base nb_conda_kernels  # base为环境名称

四、conda命令行汇总

1、命令行帮助文档

(C:\Users\yeqin\Desktop\python32FfromConda\my32env) C:\Users\yeqin>conda -h
usage: conda-script.py [-h] [-v] [--no-plugins] [-V] COMMAND ...

conda is a tool for managing and deploying applications, environments and packages.

options:
  -h, --help            Show this help message and exit.
  -v, --verbose         Can be used multiple times. Once for detailed output, twice for INFO logging, thrice for DEBUG
                        logging, four times for TRACE logging.
  --no-plugins          Disable all plugins that are not built into conda.
  -V, --version         Show the conda version number and exit.

commands:
  The following built-in and plugins subcommands are available.

  COMMAND
    activate            Activate a conda environment.
    build               Build conda packages from a conda recipe.
    clean               Remove unused packages and caches.
    commands            List all available conda subcommands (including those from plugins). Generally only used by
                        tab-completion.
    compare             Compare packages between conda environments.
    config              Modify configuration values in .condarc.
    content-trust       Signing and verification tools for Conda
    convert             Convert pure Python packages to other platforms (a.k.a., subdirs).
    create              Create a new conda environment from a list of specified packages.
    deactivate          Deactivate the current active conda environment.
    debug               Debug the build or test phases of conda recipes.
    develop             Install a Python package in 'development mode'. Similar to `pip install --editable`.
    doctor              Display a health report for your environment.
    export              Export a given environment
    index               Update package index metadata files.
    info                Display information about current conda install.
    init                Initialize conda for shell interaction.
    inspect             Tools for inspecting conda packages.
    install             Install a list of packages into a specified conda environment.
    list                List installed packages in a conda environment.
    metapackage         Specialty tool for generating conda metapackage.
    notices             Retrieve latest channel notifications.
    pack                See `conda pack --help`.
    package             Create low-level conda packages. (EXPERIMENTAL)
    remove (uninstall)  Remove a list of packages from a specified conda environment.
    rename              Rename an existing environment.
    render              Expand a conda recipe into a platform-specific recipe.
    repo                See `conda repo --help`.
    repoquery           Advanced search for repodata.
    run                 Run an executable in a conda environment.
    search              Search for packages and display associated information using the MatchSpec format.
    server              See `conda server --help`.
    skeleton            Generate boilerplate conda recipes.
    token               See `conda token --help`.
    update (upgrade)    Update conda packages to the latest compatible version.

2、命令行使用方法汇总

类别	命令	说明
环境管理
创建环境	conda create -n <env_name> python=<version>	创建名为 <env_name> 的环境，指定 Python 版本（如 3.9）。
指定路径创建环境	conda create --prefix <path> python=<version>	在 <path> 指定的路径下创建环境。
激活环境	conda activate <env_name>	激活环境 <env_name>。
退出环境	conda deactivate	退出当前激活的环境。
删除环境	conda remove -n <env_name> --all	删除名为 <env_name> 的环境及所有内容。
重命名环境	conda rename -n <old_env_name> <new_env_name>	将环境 <old_env_name> 重命名为 <new_env_name>。
导出环境	conda export -n <env_name> > environment.yml	导出环境 <env_name> 的依赖包信息到 environment.yml 文件。
根据文件创建环境	conda env create -f environment.yml	根据 environment.yml 文件创建环境。
包管理
安装包	conda install <package_name>	安装 <package_name> 包到当前环境中。
从指定频道安装包	conda install -c <channel> <package_name>	从 <channel> 频道安装指定包。
更新包	conda update <package_name>	更新 <package_name> 包至最新版本。
删除包	conda remove <package_name>	从环境中删除 <package_name> 包。
搜索包	conda search <package_name>	搜索 <package_name> 是否存在于 Conda 仓库中。
比较环境包	conda compare <env1> <env2>	比较两个环境之间的包差异。
查看信息
列出环境	conda env list 或 conda info --envs	列出所有已创建的环境。
查看已安装包	conda list	列出当前环境中已安装的包。
查看 Conda 信息	conda info	查看 Conda 的版本、当前环境、配置等信息。
显示通知	conda notices	检索和显示最新的频道通知。
检查健康状态	conda doctor	显示环境的健康状态报告。
调试与开发
调试构建或测试	conda debug	调试 Conda 配方的构建或测试阶段。
创建开发模式包	conda develop	将 Python 包安装为“开发模式”（类似于 pip install --editable）。
检查包信息	conda inspect <options>	检查 Conda 包的详细信息。
渲染配方	conda render <recipe>	将 Conda 配方展开为特定平台的配方。
清理与维护
清理未使用包缓存	conda clean --packages	清理所有未使用的包缓存以释放磁盘空间。
清理索引缓存	conda clean --index-cache	清理索引缓存。
清理全部缓存	conda clean --all	清理索引缓存、未使用的包缓存及临时文件。
更新索引元数据	conda index <directory>	更新指定目录中的包索引元数据文件。
扩展功能
初始化 Shell	conda init <shell>	初始化 Conda 以支持 Shell（如 Bash、Zsh）。
包转换	conda convert <package>	转换纯 Python 包以支持其他平台。
包装环境	conda pack	打包环境以供分发。
创建元包	conda metapackage <name>	生成 Conda 元包（特殊用途工具）。