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Anaconda配置环境变量和镜像
下载失败就是开了梯子
Anaconda
- 作用：包管理（集中，有序）和环境管理（版本切换）
- 使用conda命令对虚拟环境创建、删除
- 自带python解释器
pip（python自带的包管理工具）与conda比较
依赖项检查
pip：不一定会展示所需其他依赖包
安装包时或许会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误
conda：列出所需其他依赖包
安装包时自动安装其依赖项
可以便捷地在包的不同版本中自由切换
环境管理
pip：维护多个环境难度较大
conda：比较方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单
对系统自带Python的影响
pip：在系统自带Python中包的更新/回退版本/卸载将影响其他程序
conda：不会影响系统自带Python
适用语言
pip：仅适用于Python
conda：适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN
安装时把杀毒软件给关闭了，大概率成功安装
配置环境变量
在用户环境变量（path）去配置你路径下的这三个对应的路径
镜像源
conda
这一步非常重要！因为Anaconda的下载源默认在国外，如果不配置我们国内源的话，下载速度会慢到你怀疑人生的。而且很多时候会导致网络错误而下载失败。配置方法如下：
打开cmd，执行以下命令，将清华镜像配置添加到Anaconda中：
# 移除所有自定义镜像源
conda config --remove-key channels# 重新添加清华大学镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --set show_channel_urls yes
# 查看所有配置信息（channel是镜像源）
conda config --show会生成一个文件在用户目录下文件名为.condarc
pip
# 查看当前pip源
pip config list
# 修改镜像源
pip config set global.index-url 新源地址
pip config set global.index-url
# 举例
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
命令
测试是否安装成功
conda --version
测试python版本
python --version
进入/退出python解释器
#进入
python -v
#退出
quit
#清屏
cls
安装包（建议pip，pip没有的包就conda）
- conda方式
# 在当前环境中安装包
conda install 包名称
# 指定版本号
conda install 包名称=version
# 在指定环境中安装包
conda install -n 环境名 包名称
pip install 包名称 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #清华镜像
pip install 包名称 -i https://pypi.douban.com/simple #豆瓣镜像
查看包（当前环境）
conda list
更新包
先更新conda
conda updata conda
再更新第三方所用包
conda upgrade --all
激活环境
conda activate 环境名
查看当前存在的环境（最初环境名为base）
conda info --envs
创建其他python版本的虚拟环境（没有对应的版本时使用）
conda create -n 名字 python=版本号
conda create -n test python=3.8
会下载，下载完路径再anaconda3路径下的envs文件夹下
切换虚拟环境
activate test
注意，如果你之前用过conda activate xxx多次进入不同的环境操作之后，然后使用conda deactivate是返回上一层的环境。
退出环境
deactivate
删除环境/包
以上的-n均可用–name代替
# ，可以删除指定环境（谨慎操作）
conda remove -n 环境名 --all -y
# 可以删除当前环境的包
conda remove 包名称
# 卸载指定环境中的包
conda remove -n 环境名 包名称
其他命令
项目
1、新建conda环境
进入cmd，输入
conda create -n 虚拟环境名 python=3.8
没有成功就是没有安装anaconda软件，或者没有给软件配置环境变量
2、激活环境
conda activate 环境名