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在linux系统中下载Andconda

下载前的准备工作

在开始下载 Anaconda 之前,做好充分的准备工作能避免后续出现不必要的麻烦,让整个过程更加顺畅。

确认系统架构

Linux 系统有 32 位和 64 位之分,不同架构对应的 Anaconda 安装包不同。你可以通过以下命令查看系统架构:

uname -m

如果输出结果为 “x86_64”,则说明你的系统是 64 位;如果输出 “i686” 或 “i386”,则为 32 位。目前大多数现代计算机和 Linux 系统都是 64 位,Anaconda 也更推荐在 64 位系统上使用,以获得更好的性能和兼容性。

检查网络连接

Anaconda 安装包体积较大(通常在几百 MB 到 1GB 左右),稳定的网络连接是顺利下载的保障。你可以通过ping命令测试网络连通性,例如:

ping www.anaconda.com

如果能收到回复,说明网络连接正常,可以进行后续的下载操作。

准备足够的存储空间

Anaconda 完整版安装后会占用一定的磁盘空间,加上后续可能安装的各种库和工具,建议确保安装目录所在的分区有至少 5GB 以上的空闲空间,以保证 Anaconda 及其相关组件能正常安装和运行。

Anaconda 的下载方式

在 Linux 系统中,有多种下载 Anaconda 的方式可供选择,你可以根据自己的习惯和实际情况挑选合适的方式。

官网直接下载

这是最直接也是最推荐的下载方式,能确保获取到最新、最安全的 Anaconda 安装包。

打开 Linux 系统中的浏览器,访问 Anaconda 官方网站(https://www.anaconda.com/)。

点击网站首页的 “Download” 按钮,进入下载页面。

在下载页面中,系统会根据你的操作系统自动推荐合适的版本,你只需确认是 Linux 系统对应的安装包,然后点击下载即可。如果没有自动识别,你可以手动选择 “Linux” 选项,然后根据系统架构选择 64 位或 32 位的安装包(通常为.sh 格式的脚本文件)。

命令行使用 wget 下载

对于习惯使用命令行操作的用户,通过wget命令下载 Anaconda 安装包更加高效便捷。

首先,打开 Anaconda 官网的下载页面,找到 Linux 版本安装包的下载链接。你可以右键点击下载按钮,选择 “复制链接地址” 获取下载 URL。

打开 Linux 终端,进入你想要保存安装包的目录,例如/home/your_username/Downloads:

cd /home/your_username/Downloads

使用wget命令进行下载,将复制的 URL 粘贴到命令后:

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.09-Linux-x86_64.sh

这里的 URL 仅为示例,你需要替换为你实际获取到的最新版本的下载链接。执行命令后,终端会显示下载进度,等待下载完成即可。

国内镜像源下载

由于网络原因,部分国内用户从 Anaconda 官网下载可能会遇到速度慢的问题。这时,使用国内的镜像源下载是一个不错的选择,比如清华大学开源软件镜像站、阿里云镜像站等。

以清华大学镜像站为例,操作步骤如下:

访问清华大学 Anaconda 镜像站(Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror)。

在页面中找到最新版本的 Linux 系统 Anaconda 安装包,点击对应的.sh 文件链接进行下载,或者复制下载链接,使用wget命令在终端中下载。

Anaconda 的安装步骤

下载完成 Anaconda 安装包后,就可以开始进行安装了。Linux 系统下的 Anaconda 安装主要通过终端执行安装脚本来完成。

赋予安装脚本执行权限

下载的 Anaconda 安装包是一个.sh 格式的脚本文件,默认情况下可能没有执行权限。在终端中进入安装包所在目录,使用chmod命令赋予其执行权限:

chmod +x Anaconda3-2023.09-Linux-x86_64.sh

这里的文件名需要替换为你实际下载的安装包文件名。

运行安装脚本

执行以下命令开始安装 Anaconda:

./Anaconda3-2023.09-Linux-x86_64.sh

运行后,终端会显示 Anaconda 的许可协议,你可以按Enter键滚动查看协议内容,当看到 “Do you accept the license terms? [yes|no]” 时,输入 “yes” 并按Enter键接受协议。

选择安装路径

接下来,安装程序会询问你安装路径,默认路径通常为/home/your_username/anaconda3。如果你想使用默认路径,直接按Enter键即可;如果想自定义安装路径,输入你想要的路径后按Enter键。需要注意的是,自定义路径应确保该目录存在且你有写入权限。

初始化 Anaconda

安装过程接近尾声时,安装程序会询问是否初始化 Anaconda,即是否将 Anaconda 添加到系统环境变量中。建议输入 “yes”,这样后续在终端中就可以直接使用conda命令和 Python 等工具了。如果选择 “no”,则需要手动配置环境变量,相对比较繁琐。

完成安装

等待安装程序执行完最后的配置操作,当终端中显示 “Thank you for installing Anaconda3!” 时,说明 Anaconda 安装成功。

验证安装是否成功

安装完成后,为了确保 Anaconda 能正常使用,需要进行简单的验证。

重启终端或刷新环境变量

由于 Anaconda 在安装过程中修改了环境变量,所以需要重启终端,或者在当前终端中执行以下命令刷新环境变量:

source ~/.bashrc

如果你使用的是 zsh 终端,则执行:

source ~/.zshrc

检查 conda 版本

在终端中输入以下命令,查看conda的版本信息:

conda --version

如果输出类似 “conda 23.7.4” 的版本信息,说明conda已成功安装并能正常使用。

检查 Python 版本

Anaconda 自带 Python 解释器,输入以下命令查看 Python 版本:

python --version

输出的 Python 版本应与你安装的 Anaconda 中预装的 Python 版本一致,这表明 Python 环境也已正确配置。

安装后的基本配置

为了提升 Anaconda 的使用体验,安装完成后可以进行一些基本配置。

更换镜像源

如前所述,国内用户使用默认镜像源可能会遇到下载速度慢的问题,将镜像源更换为国内镜像源能显著提高包的下载和更新速度。以配置清华大学镜像源为例,在终端中执行以下命令:

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 --set show_channel_urls yes

执行完成后,conda就会优先从清华大学镜像源下载包了。

创建虚拟环境

为了更好地管理不同的项目,建议为每个项目创建独立的虚拟环境。例如,创建一个名为 “data_analysis” 的虚拟环境,指定 Python 版本为 3.9:

conda create --name data_analysis python=3.9

创建完成后,使用以下命令激活该环境:

conda activate data_analysis

激活后,终端提示符前会显示环境名称,表明当前处于该虚拟环境中,在该环境中安装的库不会影响其他环境。

常见问题及解决办法

在 Anaconda 的下载和安装过程中,可能会遇到一些问题,以下是一些常见问题及对应的解决办法。

下载速度慢或下载中断

如果从官网下载速度慢,可以尝试切换到国内镜像源下载;如果下载过程中经常中断,可以使用支持断点续传的工具,如wget -c命令,当下载中断后,再次执行该命令即可从断点处继续下载:

wget -c https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.09-Linux-x86_64.sh

安装时提示权限不足

这通常是因为你选择的安装路径没有写入权限。解决办法有两种:一是更换到有写入权限的安装路径;二是使用sudo命令以管理员权限运行安装脚本,但这种方式可能会改变文件的所有者权限,后续使用时需注意。

终端中无法识别 conda 命令

如果安装完成后,在终端中输入conda命令提示 “command not found”,可能是因为没有正确初始化 Anaconda 或环境变量配置有误。你可以尝试重新初始化 Anaconda,在终端中执行安装目录下的condabin/conda init命令,例如:

~/anaconda3/condabin/conda init

然后重启终端或刷新环境变量即可。

总结

在 Linux 系统中下载和安装 Anaconda 并不复杂,只需按照本文介绍的步骤,做好准备工作,选择合适的下载方式,正确执行安装脚本并进行必要的配置,就能顺利完成安装。Anaconda 强大的环境管理和包管理功能,将为你的数据科学研究和开发工作提供极大的便利。希望本文能帮助你在 Linux 系统上成功搭建 Anaconda 环境,开启高效的数据分析之旅。

http://www.dtcms.com/a/339493.html

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