anaconda python 版本对应关系

本文提供了一个详细的Anaconda版本与所含Python版本的对照表,并指导如何通过Anaconda创建不同版本的Python虚拟环境。

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https://docs.anaconda.com/free/anaconda/reference/packages/oldpkglists/

直接在上面这个链接里搜你要的python版本号即可。

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2020.2.20 更新日志:

  • 本文的初衷是因为安装anaconda的时候你并不知道会包含哪个版本的python,因此我制作了下表
  • 如果你使用的主要的python版本能在下表中找到,那安装对应的anaconda当然更好
  • 但是如果你只是临时想用某个版本的python,或在下表中找不到对应的,你大可以直接安装最新的anaconda,然后用conda create来创建虚拟环境即可,不用非得找到对应的anaconda来装。
  • 最佳的策略是你的机器上只保留一个anaconda,其中包含着你最常用的python版本,然后其他的版本环境全都用虚拟环境来管理。
  • 创建虚拟环境的方法:

例如你要建一个python3.5的虚拟环境(其中myenv是这个环境的名称,可以自定):

conda create -n myenv python=3.5

然后用以下命令进入该虚拟环境即可:

activate myenv

2019.11.18 更新日志:

  • 更新了今年的版本号
  • 在表格中用括号备注了包含的python版本号

Release datecondapython2.7python3.4python3.5python3.6python3.7python3.8
2015-02-253.4.3
2015-05-232.7.10
2015-09-133.5.0
2015-12-052.7.11
2015-12-073.5.1
2015-12-213.4.4
2016-03-29conda 4.0.5Anaconda2-4.0.0
(python 2.7.11)
Anaconda3-4.0.0
(python 3.5.1)
2016-06-28conda 4.1.4Anaconda2-4.1.0
(python 2.7.11)
Anaconda3-4.1.0
(python 3.5.1)
2016-06-252.7.12
2016-06-273.4.53.5.2
2016-07-08conda 4.1.6Anaconda2-4.1.1
(python 2.7.12)
Anaconda3-4.1.1
(python 3.5.2)
2016-09-28conda 4.2.9Anaconda2-4.2.0
(python 2.7.12)
Anaconda3-4.2.0
(python 3.5.2)
2016-12-172.7.13
2016-12-233.6.0
2017-01-173.4.63.5.3
2017-01-31conda 4.3.8Anaconda2-4.3.0
(python 2.7.13)
Anaconda3-4.3.0
(python 3.6.0)
2017-03-10conda 4.3.14Anaconda2-4.3.1
(python 2.7.13)
Anaconda3-4.3.1
(python 3.6.0)
2017-03-213.6.1
2017-05-31conda 4.3.21Anaconda2-4.4.0
(python 2.7.13)
Anaconda3-4.4.0
(python 3.6.1)
2017-07-173.6.2
2017-08-083.5.4
2017-08-093.4.7
2017-09-26conda 4.3.27Anaconda2-5.0.0
(python 2.7.13)
Anaconda3-5.0.0
(python 3.6.2)
2017-09-162.7.14
2017-10-033.6.3
2017-10-25conda 4.3.30Anaconda2-5.0.1
(python 2.7.14)
Anaconda3-5.0.1
(python 3.6.3)
2017-12-193.6.4
2018-02-053.4.83.5.5
2018-02-15conda 4.4.10Anaconda2-5.1.0
(python 2.7.14)
Anaconda3-5.1.0
(python 3.6.4)
2018-03-283.6.5
2018-05-012.7.15
2018-05-30conda 4.5.4Anaconda2-5.2.0
(python 2.7.15)
Anaconda3-5.2.0
(python 3.6.5)
2018-06-273.6.63.7.0
2018-08-023.4.93.5.6
2018-09-28conda 4.5.11Anaconda2-5.3.0
(python 2.7.15)
Anaconda3-5.3.0
(python 3.7.0)
2018-10-203.6.73.7.1
2018-12-21conda 4.5.12Anaconda2-2018.12
(python 2.7.15)
Anaconda3-2018.12
(python 3.7.1)
2018-12-243.6.83.7.2
2019-03-042.7.16
2019-03-183.4.103.5.7
2019-03-253.7.3
2019-04-04conda 4.6.11Anaconda2-2019.03
(python 2.7.16)
Anaconda3-2019.03
(python 3.7.3)
2019-07-023.6.9
2019-07-083.7.4
2019-07-24conda 4.7.10Anaconda2-2019.07
(python 2.7.16)
Anaconda3-2019.07
(python 3.7.3)
2019-10-143.8.0
2019-10-153.7.5
2019-10-192.7.17
2019-10-293.5.8
2019-11-023.5.9

首先解释一下上表。 anaconda在每次发布新版本的时候都会给python2和python3都发布一个包,版本号是一样的(anaconda2-xxx和anaconda3-xxx),并且包含的conda版本号也是一样的(表中每一行的第一列)。

表格中,python版本号下方的离它最近的anaconda包就是包含它的版本。

举个例子,假设你想安装python2.7.14,在表格中找到它,它下方的两个个anaconda包(anaconda2-5.0.1、5.1.0)都包含python2.7.14;

假设你想安装python3.6.5,在表格中找到它,它下方的anaconda3-5.2.0就是你需要下载的包;

假设你想安装python3.7.0,在表格中找到它,它下方的anaconda3-5.3.0就是你需要下载的包;

假如你想安装miniconda但是不知道该安装哪个版本,请点开下表的old package lists,它显示了每个anaconda版本包含什么版本的conda和什么版本的python,而miniconda的版本号与conda的版本号是一样的。

anacondaminiconda
镜像下载地址Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source MirrorIndex of /anaconda/miniconda/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
官方首页https://www.anaconda.com/distribution/Miniconda — conda documentation
官方下载地址Index of /Index of /
官方文档Anaconda Distribution — Anaconda documentation
old package listsOld package lists — Anaconda documentation
release notesRelease notes — Anaconda documentation

### 使用 Anaconda 安装指定版本Python 要通过 Anaconda 安装特定版本Python,可以通过以下方法实现: #### 方法一:下载对应版本Anaconda 安装包 如果需要安装一个固定的 Python 版本,可以直接从官方存档页面下载对应Anaconda 安装包。例如,对于 Python 3.7 的需求,可以选择 `Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe` 这样的历史版本[^1]。 访问地址如下: ```plaintext https://repo.anaconda.com/archive/ ``` 选择适合操作系统的安装文件并完成安装即可获得所需的 Python 版本。 --- #### 方法二:创建新的虚拟环境并指定 Python 版本 如果已安装 Anaconda,则可以利用其内置工具 `conda` 创建一个新的虚拟环境,并在其中设置目标 Python 版本。以下是具体的操作方式: 1. **打开终端或命令提示符** - Windows 用户可使用 Anaconda Prompt。 - Linux 或 macOS 用户可通过 Terminal 访问。 2. **运行命令创建新环境** 命令格式为: ```bash conda create --name 环境名称 python=目标版本号 ``` 示例: ```bash conda create --name py35 python=3.5 ``` 上述命令将创建名为 `py35` 的环境,并将其默认使用的 Python 设置为 3.5[^2]。 3. **激活新建环境** 激活刚刚创建的环境以便后续开发工作: ```bash conda activate 环境名称 ``` 示例: ```bash conda activate py35 ``` 4. **验证当前环境中 Python 版本** 输入以下命令确认所选 Python 是否正确加载: ```bash python --version ``` --- #### 方法三:优化镜像源加速安装过程 为了提高依赖项下载速度,建议配置国内镜像源(如清华大学开源软件镜像站)。这一步尤其适用于网络条件较差的情况。 添加清华源的具体步骤如下: ```bash 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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 完成后再次尝试创建带指定 Python 版本的新环境[^4]。 --- ### 总结 无论是重新下载适配的 Anaconda 发行版还是基于现有安装构建独立子环境,均能有效达成定制化需求。推荐优先采用第二种方案——即借助 `conda` 工具管理多个隔离的工作空间及其关联组件集合。
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