Python各版本Anaconda下载地址

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。

官网https://www.anaconda.com
首页总是现实最新版本的anaconda,如果我们想下载旧版本就得找半天,
所有版本在这个网站都可以下载:
https://repo.continuum.io/archive/
清华大学开源软件镜像站进行下载并配置镜像 ,已暂停。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 

Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64.exe 对应 python3.6.0

Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe 对应 python3.6.3

Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe 对应 python3.6.5

安装anaconda后
conda的使用方法:
https://conda.io/docs/user-guide/tasks/manage-pkgs.html#installing-multiple-packages

sudo apt-get install python3.6
sudo apt-get purge --auto-remove python3.6

Anaconda使用入门

简介
  • Conda是一个开源的包、环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换
  • Anaconda包括CondaPython以及一大堆安装好的工具包,比如:numpypandas
  • Miniconda包括CondaPython

一般我们下载使用的就是Anaconda,包括了基本的一些工具包,
conda就是用于管理包和环境的命令行工具,下面介绍一下其基本用法

conda管理
# 确认conda已安装
conda --version

# 更新conda版本
conda update conda

其中更新命令不仅仅会更新conda的版本,同时会自动更新相关的包,
其实,我们也可以使用这个命令来更新Anaconda版本

conda update anaconda
环境管理

这里的环境指的是不同的软件版本及其依赖所构成的环境,
环境之间“绝缘”,相同软件包的不同版本可以存在于同一机器下

# 创建新环境
conda create --name snowflakes biopython

其中snowflakes代指环境的名称,biopython指要在新环境中添加的软件包,
这里并没有指定新的环境所要使用的Python版本,所以会使用当前环境使用的Python版本

# 查看当前环境
conda info --envs
# conda environments:
#
# root                  *  C:\Program Files\Anaconda3
# snowflakes               C:\Program Files\Anaconda3\envs\snowflakes

上述命令会列出当前所有可用的环境及其路径,并在当前使用的环境前添加*

root是在安装Anaconda时自动创建的环境名称,
其Python版本根据选择的Anaconda版本而定

# 创建环境时指定Python版本
conda create --name bunnies python=3 astroid babel

在创建环境指定软件包时,可以使用package_name=version_number
的方式来指定要使用的软件版本

# 切换环境
# Linux, OSX: 
# source activate snowflakes
#
# Windows:
activate snowflakes

# 切换回默认环境(root)
# Linux, OSX: 
# source deactivate
#
# Windows:
deactivate

其实,还可以复制一个和指定环境完全相同的环境,
只要在创建时添加--clone参数指定相应的环境名称即可

# 复制环境
conda create --name flowers --clone snowflakes

另外,环境也可以在不同机器之间进行复制,
只要将要复制的环境导出为*.yml配置文件,
再到指定机器上创建时指定配置文件即可

# 导出配置文件
conda env export --name snowflakes > snowflakes.yml

# 根据配置文件导入环境
conda env create -f snowflakes.yml
软件包管理
# 查看所有已安装的软件包
conda list

可用的完整软件包列表可以在http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html中查找,
所有的软件包都按照Python的版本进行了分类

当我们想要安装某个软件包时,可以直接在命令行中进行查找并安装

# 查找软件包
# 罗列出所有可用的版本并在已经安装的版本前加*
conda search beautifulsoup4

# 安装软件包
conda install --name beautifulsoup4=4.4.1

另外,也可以http://anaconda.org网站上搜索想要的软件包,
根据页面上的提示执行相应的命令即可安装

最后,同样的可以使用pip命令来安装软件包

pip install XXX

而更新软件包可以使用update命令

conda update --name snowflakes beautifulsoup4=4.5.1
python管理

对于conda来说,其实python也是一个软件包,
所以,python的管理基本和软件包管理相同

# 查找可用python版本
conda search --full-name python

查找名称完全匹配python的软件包,而不是名称还有python的软件包,
可以在创建环境时指定python版本

conda create -n snakes python=3.4
卸载包、环境
# 卸载包
# 删除指定环境中的指定包
conda remove --name snowflakes biopython

# 卸载环境
# --all参数表示移除环境中的所有软件包,即删除整个环境
conda remove --name snakes --all

TIPS:
所有命令都可以使用--help参数来查找详细的参数说明及用法

参考链接:
http://conda.pydata.org/docs/test-drive.html
https://docs.continuum.io/_downloads/Anaconda_CheatSheet.pdf

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