anaconda使用教程图解_anaconda下载第三方库

Anaconda介绍、安装及使用教程

前言

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动就能运行。

Python的应用遍及人工智能、科学计算、Web开发、系统运维、大数据及云计算、金融、游戏开发等，具有数量庞大且功能相对完善的标准库和第三方库。

一、Anaconda

1、简介

Anaconda是大型的科学计算平台，是Python集成开发环境，包含了大量的科学包，能够方便快捷的对程序包进行管理和部署。

2、特点

安装简单
包含了数百个科学模块，高效运用于各种项目
免费社区支持
Anaconda 是跨平台的，有 Windows、macOS、Linux 版本
支持多种语言：Python、R、Java等

3、包管理工具——conda

3.1 升级

升级Anaconda需要先升级conda

conda update conda conda update anaconda conda update anaconda-navigator # 最新版本的anaconda-navigator

3.2 卸载

Linux、Mac 删除安装路径

rm -rf anaconda

3.3 基本命令

conda --version                   # 查看 conda 版本 conda update -n base conda        # update最新版本的conda conda create -n xxxx              # 创建名为 xxxx 的虚拟环境 conda create -n xxxx python=3.5   # 创建包含 python3.5 的名为 xxxx 的虚拟环境 conda remove -n xxxx --all        # 删除名为 xxxx 的虚拟环境 conda activate xxxx               # 进入 xxxx 环境 source activate xxxx conda deactivate                  # 退出环境 source activate conda env list                    # 显示所有的虚拟环境 conda info --envs                 # 查看当前环境 conda clean -p                    # 删除没有用的包 conda clean -t                    # tar打包 conda clean -y -all               # 删除所有的安装包及cache

3.4 对包的操作

conda list                  # 查看所有已经安装的包 conda list -n xxxx          # 指定查看 xxxx 虚拟环境下安装的 package conda install -n xxxx xxx   # 在指定环境中安装 xxx 包 conda update xxx            # 更新包 xxx conda uninstall xxx         # 卸载包 xxx

3.5 镜像源

conda config --show                        # 查看已经安装过的镜像源 conda config --remove channels url         # 删除 url 源 conda config --add channels                # 添加 url 源 conda config --set show_channel_urls yes   # 从channel中安装包时显示channel的url

修改配置文件 ~/.condarc

channels:   - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/   - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/   - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/   - defaults show_channel_urls: true

查看是否生效

conda info

4、pip

4.1 基本命令

pip --version                # 查看版本 pip --help                   # 获取帮助 pip install -U pip           # 升级 pip pip install pkg              # 安装包 pip install pkg=version      # 安装指定版本的包 pip install --upgrade pkg    # 升级包 pip uninstall pkg            # 卸载包 pip search pkg               # 搜索包 pip show                     # 显示安装包信息 pip show -f pkg              # 查看指定包的详细信息 pip list                     # 列出已安装的包 pip list -o                  # 查看可升级的包

4、2 升级

Linux、Mac

pip install --upgrade pip

windows

python -m pip install -U pip

4、3 镜像源

临时使用清华源

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

永久修改

Linux、Mac：~/.pip/pip.conf

windows：C:\Users\xx\pip\pip.ini

[global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ # 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ # 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ [install] trusted-host = mirrors.aliyun.com

二、安装

官网地址：https://www.anaconda.com/

1、Windows

安装时一般默认就行，在Advanced Installation Options这一步，不要勾选Add Anaconda to my PATH environment variable

2、Linux

命令行安装

bash ~/Downloads/Anaconda3-5.0.1-MacOSX-x86_64.sh

安装过程中，出现提示Press Enter to confirm the location, Press CTRL-C to cancel the installation or specify an alternate installation directory.
如果接受默认安装路径，则会显示 PREFIX=/home/<user>/anaconda<2 or 3> 并且继续安装。
出现提示Do you wish the installer to prepend the Anaconda install location to PATH in your /home/<user>/.bash_profile ?
建议输入yes。

3、Mac

前面直接下一步

在这，可以Change Install Location来改变安装位置。

完成！

Anaconda-Navigator的图标，打开

启动成功，说明安装完成。

三、jupyter

1、notebook环境配置

1.1、Windows

打开控制面板->系统->高级系统设置->环境变量，选中系统变量中的path进行添加

在Anaconda安装位置下的的Script目录及Library\bin目录复制进去，如

2、配置

2.1、生成配置文件

jupyter notebook --generate-config

2.2、设置密码

jupyter notebook password # 这步设置的密码用于浏览器访问时输入

2.3、修改配置文件

Windows

C:\Users\Administrator\.jupyter\jupyter_notebook_config.py

Linux、Mac

vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

# 前面的 # 去掉 c.NotebookApp.ip = '*'                    # 开启所有的IP访问，即可使用远程访问 c.NotebookApp.open_browser = False        # 关闭启动后的自动开启浏览器 c.NotebookApp.port = 8888                 # 设置端口8888，也可用其他的，比如1080，8080等等 c.NotebookApp.notebook_dir = ’‘           # 设置 notebook 默认打开的目录 c.PAMAuthenticator.encoding = 'utf8'      # 指定utf-8编码，解决读取中文路径或者文件乱码问题

2.4、启动notebook

jupyter notebook  # 启动 notebook jupyter lab       # 启动 lab

2.5 远程登录

启动notebook之后在浏览器中输入启动是打印的网址或者：

localhost:port/tree   # 进入 jupyter notebook localhost:port/lab    # 进入 jupyter lab

jupyter在服务器服务器，想在本地浏览器访问时，需要在终端输入命令

ssh -N -L localhost:7777:login-0-0.local:12315 dengxsh4490@10.100.2.10

注：localhost:7777指定本地浏览器需要输入的地址，login-0-0.local:12315代表服务器运行jupyter时打印的输出信息中的地址

3、jupyter kernel

3.1 扩展 R kernel

install.package('IRkernel') # displayname 指定jupyter中显示的名字 IRkernel::installspec(name = 'ir32', displayname = 'R 3.2')

3.2 查看kernel

jupyter kernelspec list

3.3 卸载指定kernel

jupyter kernelspec remove kernel_name

四、jupyter 插件

1、jupyter notebook 插件

1.1、安装并激活 jupyter_contrib_nbextensions

pip install jupyter_contrib_nbextensions  jupyter contrib nbextension install --user

1.2、安装并启用 Jupyter Nbextensions Configurator

pip install jupyter_nbextensions_configurator jupyter nbextensions_configurator enable --user

1.3、conda安装的方式

conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensionsconda install -c conda-forge jupyter_nbextensions_configurator

可替代1.1和1.2

完成后，在启动 jupyter notebook后可在浏览器菜单栏中多了一栏

选中想要的插件即可添加

1.4、插件选择

Variable Inspector ：这是一个查看变量的插件

Table of Contents ：自动生成目录插件

Codefolding： 代码折叠

Autopep8： 自动代码格式优化

AutoSaveTime： 控制脚本的自动保存时间

Hide Input All： 隐藏所有的代码单，保持所有的输出和 markdown 单可见

Spellchecker： 对 markdown 单中的内容进行拼写检查

插件很多，可根据需要添加

2、jupyter lab插件

菜单栏Settings下拉框中的Advanced Settings Editor选项，进入设置页面

接着，Extension Manager，并且在右边的空白框里填上{'enabled':true}，并且按右上角的保存按钮。

最后，你会看到Lab右边会出现插件栏的按钮，我已经安装过一些插件

介绍几款好用的插件

注：安装这些插件需要先安装 node，并将node添加到环境变量中。安装时请注意node版本

2.1、toc

这是一个目录插件，安装后就能很方便地在Lab上展示notebook或者markdown的目录。目录可以滚动，并且能展示或隐藏子目录。

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/jupyterlab/jupyterlab-toc

2.2、LaTeX

支持在线编辑并预览LaTeX文档。

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/jupyterlab/jupyterlab-latex

2.3、drawio

可以在Lab中启用drawio绘图工具，是一款非常棒的流程图工具。

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/QuantStack/jupyterlab-drawio

2.4、variableinspector

该插件可以在Lab中展示代码中的变量及其属性，类似RStudio中的变量检查器。

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/lckr/jupyterlab-variableInspector

2.5、go to Definition

该插件用于在Lab笔记本和文件编辑器中跳转到变量或函数的定义。

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/krassowski/jupyterlab-go-to-definition

2.6、lsp

该插件用于自动补全、参数建议、函数文档查询、跳转定义等。

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/krassowski/jupyterlab-lsp

2.7 spreadsheet

该插件用于在Lab上显示excel表格，只读

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/quigleyj97/jupyterlab-spreadsheet

2.8、debugger

可用于试调

conda install xeus-python=0.8.0 -c conda-forge jupyter labextension install @jupyterlab/debugger

https://github.com/jupyterlab/debugger

2.9、matplotlib、dash、plotly等可交互式绘图

帮助我们在notebook界面配合matplotlib实现交互式的作图，只需要在绘图之前执行魔法命令%matplotlib widget

matplotlib：https://github.com/matplotlib/ipympl

plotly：https://github.com/plotly/plotly.py

2.10、kite

在jupyter lab使用kite代码补全服务

https://github.com/kiteco/jupyterlab-kite