4.1 管理conda
Conda既是包管理器，也是环境管理器。一个包管理器可以帮助你找到和安装软件包。使用几个命令，您可以设置一个完全独立的环境来运行不同版本的Python，然后继续在您的正常环境中运行您常用的Python版本。这就是像conda这样的环境管理工具的力量。
提示：无论您是使用Linux，OS X还是Windows命令提示符，在终端窗口中输入的conda命令，除非另有说明，否则都是相同的。
验证conda已安装
为了确保您在正确的地方开始，让我们验证您是否已成功安装Anaconda。在终端窗口中，输入以下内容：
conda --version
Conda将回复您已安装的版本号，如：conda 3.11.0
注意：如果您看到错误消息，请检查您是否登录到安装Anaconda或Miniconda的帐户，并确保安装后已关闭并重新打开终端窗口。
更新conda到当前版本
接下来，让我们使用conda update命令更新conda：
conda update conda
Conda将比较版本，并让您知道可以安装的内容。它也会告诉你其他将随着更新自动更新或更改的软件包。
如果有较新版本的conda，键入Y进行更新：
Proceed ([y]/n)? y
conda更新完成后，来看下一个主题。
4.2 管理环境
现在让我们通过创建几个环境，然后在它们之间移动来认识环境。
创建并激活环境
使用conda create命令，后跟任何你想调用它的名称：
conda create --name snowflakes biopython
这将创建一个名为/envs/snowflakes的环境，该环境包括程序Biopython。
提示：两个破折号（--）后面的许多常用选项可以缩写为短划线和第一个字母。所以--name和-n选项是一样的，--envs和-e是一样的。见conda --help或conda -h查看缩写列表。
激活新环境：
- Linux，OS X：
source activate snowflakes - Windows：
activate snowflakes
提示：默认情况下，环境安装在conda目录下的envs目录中。您可以指定不同的路径。有关详细信息，请参见conda create --help。
提示：由于我们没有指定Python版本，conda安装的版本与安装conda时使用的Python版本一致。
创建第二个环境
这次让我们创建和命名一个新的环境，并安装不同版本的Python和两个包命名为Astroid和Babel：
conda create --name bunnies python=3 astroid babel
这将创建第二个新的环境，名为 /envs/bunnies，且包含Python3和Astroid、Babel。
提示：在此环境中应该同时安装所需的所有程序。一次只安装一个可能导致依赖冲突。
提示：您可以在conda创建命令中添加更多信息，输入conda create --help查看详细信息。
列出所有环境
现在让我们检查到目前为止已经安装了哪些环境。使用conda environment info命令找出：
conda info --envs
您将看到如下所示的环境列表：
conda environments:
snowflakes */home/username/miniconda/envs/snowflakes
bunnies /home/username/miniconda/envs/bunnies
root /home/username/miniconda
验证当前环境
你现在使用哪个环境呢 —— snowflakes 还是 bunnies？可以输入同样的命令来查看：
conda info --envs
Conda显示所有环境的列表，当前环境显示在前面的提示（括号）或[括号]中：
(snowflakes)
注意：conda还在您的环境列表中的活动环境前放置星号（*）;请参阅上面的“列出所有环境”。
切换到其他环境（激活/停用）
更改为其他环境，输入以下命令：
- Linux，OS X：
source activate bunnies - Windows：
activate bunnies
将当前环境的路径更改回root：
- Linux，OS X：
source deactivate - Windows：
deactivate
提示：当环境取消激活时，(bunnies)将不再显示在提示中。
制作环境的完整副本
通过创建环境的克隆来创建环境的精确副本。这里我们将克隆snowflakes创建一个名为flowers的精确副本：
conda create --name flowers --clone snowflakes
检查生成的副本：
conda info --envs
您现在应该看到列出的三个环境：flowers，bunnies和snowflakes。
删除环境
如果你真的不想要一个名为flowers的环境，只需删除它如下：
conda remove --name flowers --all
要验证flowers环境现在已删除，请键入命令：
conda info --envs
flowers不再在你的环境列表中，所以我们知道它被删除。
了解有关环境的详情
要了解有关任何conda命令的更多信息，只需在键入命令后跟--help：
conda remove --help
.. _managing-python：
4.3 管理Python
Conda处理Python与任何其他包相同，所以它很容易管理和更新多个安装。
检查Python版本
首先让我们检查一下可以安装哪些版本的Python：
conda search --full-name python
你可以使用conda search python来显示名字中包含的所有包
文本python或添加--full-name选项来指定。
安装不同版本的Python
假如你需要Python3来学习编程，但你不想通过更新来覆盖你的Python2.7环境。你可以创建并激活名为snakes的新环境，然后安装最新版本的Python3，命令如下：
conda create --name snakes python=3
- Linux，OS X：
source activate snakes - Windows：
activate snakes
提示：明智的做法是将这个环境命名为python这样的描述性名称。
验证添加的环境
要验证是否已添加了snakes环境，请键入以下命令：
conda info --envs
Conda显示所有环境的列表，当前环境显示在前面的提示中的（括号）或[括号]里：
(snakes)
在新环境中验证Python版本
验证snakes环境使用Python3版本：
python --version
使用不同版本的Python
要切换到新环境使用不同版本的Python，只需要激活它。让我们切换回默认值，2.7：
- Linux，OS X：
source activate snowflakes - Windows：
activate snowflakes
在环境中验证Python版本
验证snowflakes环境是否使用安装conda时使用的相同Python版本：
python --version
停用此环境
在雪花环境中完成工作后，停用此环境
将您的PATH恢复到之前的状态：
- Linux，OS X：
source deactivate - Windows：
deactivate
4.4 管理包
我们来认识包。当我们创建一个新的环境时（Astroid，Babel和一个具体的版本的Python），我们已经安装了几个包。我们将检查我们有什么包，检查什么是可用的，查找特定的包并安装它。然后我们会查找并安装存在于Anaconda.org存储库中的包，安装更使用pip install的包，以及安装一个商业包。
查看在环境中安装的软件包和版本的列表
使用此选项可查看环境中安装的是哪个版本的Python或其他程序，或者确认已添加或删除了包。在您的终端窗口中，只需键入：
conda list
用conda install命令查看使可用的软件包列表
可用于conda安装的软件包列表（按Python版本排序）可从http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html得到。
搜索包
首先让我们检查一下我们想要的软件包是否可供conda安装：
conda search beautifulsoup4
这将显示包，因此我们知道它是可用的。
安装新软件包
我们将在当前环境中安装Beautiful Soup，使用conda安装如下：
conda install --name bunnies beautifulsoup4
注意：你必须告诉conda环境的名称（--name bunnies），否则它将安装在当前环境。
现在激活bunnies环境，并做一个conda列表看到安装的新程序：
- Linux，OS X：
source activate bunnies - Windows：
activate bunnies
所有平台：
conda list
从Anaconda.org安装软件包
对于使用conda install不可用的软件包，我们接下来看看Anaconda.org。Anaconda.org是一个用于公共和私人包存储库的包管理服务。Anaconda.org是Continuum Analytics产品，就像Anaconda和Miniconda。
提示：您不需要注册到Anaconda.org下载文件。
要从Anaconda.org下载到当前环境，我们将通过键入我们想要的包的完整的URL来指定Anaconda.org作为“通道”。
在浏览器中，转到http://anaconda.org。我们正在寻找一个名为“bottleneck”的包，在左上角名为“Search Anaconda Cloud”的框中，输入“bottleneck”，然后单击“Search”按钮。
在Anaconda.org上有十多个bottleneck可用，但我们想要的最多下载量的副本。因此，你可以通过点击“下载”标题按下载数量进行排序。
通过单击软件包名称选择下载量最多的版本。这将带您到Anaconda.org详细信息页面，其中显示用于下载的确切命令：
conda install --channel https://conda.anaconda.org/pandas bottleneck
检查包下载是否正确
conda list
使用pip安装软件包
对于conda或Anaconda.org不提供的软件包，我们经常可以使用pip（“pip installs packages”的缩写）来安装软件包。
提示：Pip只是一个包管理器，所以它不能为您管理环境。 Pip甚至不能更新Python，因为不像conda，它不把Python当做一个包。但它确实安装了一些conda没有的东西。 pip和conda都包括在Anaconda和Miniconda。
我们激活想放置程序的环境，然后用pip安装一个名为“See”的程序：
- Linux，OS X：
source activate bunnies - Windows：
activate bunnies
所有平台：
pip install see
验证pip安装
检查看是否已安装：
conda list
安装商业包
安装商业包与用conda安装任何其他包相同。因此，作为示例，让我们安装，然后删除Continuum的商业包IOPro的试用版，这可以加速你的Python处理：
conda install iopro
提示：除了学术用途，此免费试用期在30天后过期。
现在，您可以使用conda命令，从Anaconda.org下载或使用pip install安装和验证任何您想使用conda的软件包，无论是开源还是商业。
4.5 删除软件包，环境或conda
让我们结束这个测试，通过删除一个或多个测试包，环境或conda。
删除包
如果你决定不继续使用商业包IOPro，您可以从bunnies环境中删除它：
conda remove --name bunnies iopro
确认程序已删除
使用conda列表确认IOPro已被删除：
conda list
删除环境
我们不再需要snakes环境，因此输入命令：
conda remove --name snakes --all
验证环境已删除
要验证蛇的环境现在已被删除，请键入命令：
conda info --envs
Snakes不再显示在环境列表中，因此我们知道它已被删除。
删除conda
- Linux，OS X：
删除Anaconda或Miniconda安装目录：
rm -rf ~/miniconda OR rm -rf ~/anaconda
- Windows：转到控制面板，单击“添加或删除程序”，选择“Python 2.7（Anaconda）”或“Python 2.7 Miniconda”），然后单击删除程序。
更多资源
- 要读取任何conda命令的完整文档，请键入命令,后面加
-h代表“帮助”。例如，了解conda更新命令：conda update -h - 完整文档：https://conda.io/docs/
- Cheat sheet: Conda cheat sheet
- 常见问题：http://docs.continuum.io/anaconda/faq.html 和
FAQ - 免费社区支持：https://groups.google.com/a/continuum.io/forum/#!forum/anaconda
- 付费支持选项：http://continuum.io/support
- Continuum Analytics培训与咨询：Continuum Analytics提供Python培训课程。我们的教学理念是，最好的学习方法是对现实世界问题的亲身体验。课程可在线，在许多网站上，或在您的营业地点内部。我们还为科学和业务数据的分析，管理和可视化提供咨询服务，或者在现代硬件和GPU上优化您的处理工作流程。
作者：Himryang
链接：https://www.jianshu.com/p/17288627b994
來源：简书
简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。
Anaconda是一个优秀的开源Python发布版本，由于中文社区对这个软件的介绍及教程比较少，还是官方文档比较详细，在此翻译如下。
原文地址：http://conda.pydata.org/docs/test-drive.html
conda测试指南
在开始这个conda测试之前，你应该已经下载并安装好了Anaconda或者Miniconda
注意：在安装之后，你应该关闭并重新打开windows命令行。
- 使用conda。首先我们将要确认你已经安装好了conda
- 配置环境。下一步我们将通过创建几个环境来展示conda的环境管理功能。使你更加轻松的了解关于环境的一切。我们将学习如何确认你在哪个环境中，以及如何做复制一个环境作为备份。
- 测试python。然后我们将检查哪一个版本的python可以被安装，以及安装另一个版本的python，还有在两个版本的python之间的切换。
- 检查包。我们将1)罗列出安装在我们电脑上的包，2)浏览可用的包，3)使用conda install命令来来安装以及移除一些包。对于一些不能使用conda安装的包，我们将4)在Anaconda.org网站上搜索。对于那些在其它位置的包，我们将5)使用pip命令来实现安装。我们还会安装一个可以免费试用30天的商业包IOPro
- 移除包、环境以及conda.我们将以学习删除你的包、环境以及conda来结束这次测试。
提示：在任何时候你可以通过在命令后边跟上--help来获得该命令的完整文档。例如，你可以通过如下的命令来学习conda的update命令。
conda update --help
1. 管理conda：
Conda既是一个包管理器又是一个环境管理器。你肯定知道包管理器，它可以帮你发现和查看包。但是如果当我们想要安装一个包，但是这个包只支持跟我们目前使用的python不同的版本时。你只需要几行命令，就可以搭建起一个可以运行另外python版本的环境。，这就是conda环境管理器的强大功能。
提示：无论你使用Linux、OS X或者Windows命令行工具，在你的命令行终端conda指令都是一样的，除非有特别说明。
检查conda已经被安装。
为了确保你已经在正确的位置安装好了conda，让我们来检查你是否已经成功安装好了Anaconda。在你的命令行终端窗口，输入如下代码：
conda --version
Conda会返回你安装Anaconda软件的版本。
提示：如果你看到了错误信息，检查你是否在安装过程中选择了仅为当前用户按安装，并且是否以同样的账户来操作。确保用同样的账户登录安装了之后重新打开命令行终端窗口。
升级当前版本的conda
接下来，让我们通过使用如下update命令来升级conda：
conda update conda
conda将会比较新旧版本并且告诉你哪一个版本的conda可以被安装。它也会通知你伴随这次升级其它包同时升级的情况。
如果新版本的conda可用，它会提示你输入y进行升级.
proceed ([y]/n)? y
conda更新到最新版后，我们将进入下一个主题。
2. 管理环境。
现在我们通过创建一些环境来展示conda的环境操作，然后移动它们。
创建并激活一个环境
使用conda create命令，后边跟上你希望用来称呼它的任何名字：
conda create --name snowflake biopython
这条命令将会给biopython包创建一个新的环境，位置在/envs/snowflakes
小技巧：很多跟在--后边常用的命令选项，可以被略写为一个短线加命令首字母。所以--name选项和-n的作用是一样的。通过conda -h或conda –-help来看大量的缩写。
激活这个新环境
Linux，OS X: source activate snowflakes
Windows：activate snowflake`
小技巧：新的开发环境会被默认安装在你conda目录下的envs文件目录下。你可以指定一个其他的路径；去通过conda create -h了解更多信息吧。
小技巧：如果我们没有指定安装python的版本，donda会安装我们最初安装conda时所装的那个版本的python。
创建第二个环境
这次让我们来创建并命名一个新环境，然后安装另一个版本的python以及两个包 Astroid 和 Babel。
conda create -n bunnies python=3 Astroid Babel
这将创建第二个基于python3 ，包含Astroid 和 Babel 包，称为bunnies的新环境，在/envs/bunnies文件夹里。
小技巧：在此同时安装你想在这个环境中运行的包，
小提示：在你创建环境的同时安装好所有你想要的包，在后来依次安装可能会导致依赖性问题（貌似是，不太懂这个术语怎么翻）。
小技巧：你可以在conda create命令后边附加跟多的条件，键入conda create –h 查看更多细节。
列出所有的环境
现在让我们来检查一下截至目前你所安装的环境，使用conda environment info 命令来查看它:
conda info --envs
你将会看到如下的环境列表：
conda environments:
snowflakes * /home/username/miniconda/envs/snowflakes
bunnies /home/username/miniconda/envs/bunnies
root /home/username/miniconda
确认当前环境
你现在处于哪个环境中呢？snowflakes还是bunnies？想要确定它，输入下面的代码：
conda info -envis
conda将会显示所有环境的列表，当前环境会显示在一个括号内。
(snowflakes)
注意：conda有时也会在目前活动的环境前边加上*号。
切换到另一个环境(activate/deactivate)
为了切换到另一个环境，键入下列命令以及所需环境的名字。
Linux，OS X: source activate snowflakes
Windows：activate snowflakes
如果要从你当前工作环境的路径切换到系统根目录时，键入：
Linux，OS X: source deactivate
Windows: deactivate
当该环境不再活动时，将不再被提前显示。
复制一个环境
通过克隆来复制一个环境。这儿将通过克隆snowfllakes来创建一个称为flowers的副本。
conda create -n flowers --clone snowflakes
通过conda info –-envs来检查环境
你现在应该可以看到一个环境列表：flowers, bunnies, and snowflakes.
删除一个环境
如果你不想要这个名为flowers的环境，就按照如下方法移除该环境：
conda remove -n flowers --all
为了确定这个名为flowers的环境已经被移除，输入以下命令：
conda info -e
flowers 已经不再在你的环境列表里了，所以我们知道它被删除了。
学习更多关于环境的知识
如果你想学习更多关于conda的命令，就在该命令后边跟上 -h
conda remove -h
3. 管理Python
conda对Python的管理跟其他包的管理类似，所以可以很轻松地管理和升级多个安装。
检查python版本
首先让我们检查那个版本的python可以被安装：
conda search --full --name python
你可以使用conda search python来看到所有名字中含有“python”的包或者加上--full --name命令选项来列出完全与“python”匹配的包。
安装一个不同版本的python
现在我们假设你需要python3来编译程序，但是你不想覆盖掉你的python2.7来升级，你可以创建并激活一个名为snakes的环境，并通过下面的命令来安装最新版本的python3：
conda create -n snakes python=３
·Linux，OS X：source activate snakes
·Windows： activate snakes
小提示：给环境取一个很形象的名字，例如“Python3”是很明智的，但是并不有趣。
确定环境添加成功
为了确保snakes环境已经被安装了，键入如下命令：
conda info -e
conda会显示环境列表，当前活动的环境会被括号括起来（snakes）
检查新的环境中的python版本
确保snakes环境中运行的是python3：
python --version
使用不同版本的python
为了使用不同版本的python，你可以切换环境，通过简单的激活它就可以，让我们看看如何返回默认2.7
·Linux，OS X: source activate snowflakes
·Windows：activate snowflakes
检查python版本：
确保snowflakes环境中仍然在运行你安装conda时安装的那个版本的python。
python --version
注销该环境
当你完成了在snowflakes环境中的工作室，注销掉该环境并转换你的路径到先前的状态：
·Linux，OS X：source deactivate
·Windows：deactivate
4. 管理包
现在让我们来演示包。我们已经安装了一些包（Astroid，Babel和一些特定版本的python），当我们创建一个新环境时。我们检查我们已经安装了那些包，检查哪些是可用的，寻找特定的包并安装它。接下来我们在Anconda.org仓库中查找并安装一些指定的包，用conda来完成更多pip可以实现的安装，并安装一个商业包。
查看该环境中包和其版本的列表：
使用这条命令来查看哪个版本的python或其他程序安装在了该环境中，或者确保某些包已经被安装了或被删除了。在你的终端窗口中输入：
conda list
使用conda命令查看可用包的列表
一个可用conda安装的包的列表，按照Python版本分类，可以从这个地址获得：
http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html
查找一个包
首先让我们来检查我们需要的这个包是否可以通过conda来安装：
conda search beautifulsoup4
它展示了这个包，所以我们知道它是可用的。
安装一个新包
我们将在当前环境中安装这个Beautiful Soup包，使用conda命令如下；
conda install --name bunnies beautifulsoup4
提示：你必须告诉conda你要安装环境的名字（-n bunies）否则它将会被安装到当前环境中。
现在激活bunnies环境，并且用conda list来显示哪些程序被安装了。
·Linux，OS X：source activate bunnies
·Windows：activate bunnies
所有的平台：
conda list
从Anaconda.org安装一个包
如果一个包不能使用conda安装，我们接下来将在Anaconda.org网站查找。Anaconda.org向公开和私有包仓库提供包管理服务。Anaconda.org是一个连续分析产品。
提示：你在Anaconda.org下载东西的时候不强制要求注册。
为了从Anaconda.org下载到当前的环境中，我们需要通过指定Anaconda.org为一个特定通道，通过输入这个包的完整路径来实现。
在浏览器中，去 http://anaconda.org 网站。我们查找一个叫“bottleneck”的包，所以在左上角的叫“Search Anaconda Cloud”搜索框中输入“bottleneck”并点击search按钮。
Anaconda.org上会有超过一打的bottleneck包的版本可用，但是我们想要那个被下载最频繁的版本。所以你可以通过下载量来排序，通过点击Download栏。
点击包的名字来选择最常被下载的包。它会链接到Anaconda.org详情页显示下载的具体命令：
conda install --channel https：//conda .anaconda.ort/pandas bottleneck
检查被下载的包
conda list
通过pip命令来安装包
对于那些无法通过conda安装或者从Anaconda.org获得的包，我们通常可以用pip（“pip install packages”的简称）来安装包。
提示： pip只是一个包管理器，所以它不能为你管理环境。pip甚至不能升级python，因为它不像conda一样把python当做包来处理。但是它可以安装一些conda安装不了的包，和vice versa（此处不会翻译）。pip和conda都集成在Anaconda或miniconda里边。
我们激活我们想放置程序的环境，然后通过pip安装一个叫“See”的程序。
·Linux，OS X： source activate bunnies
·Windows：activate bunnies
所有平台：
pip install see
检查pip安装
检查See是否被安装：
conda list
安装商业包
安装商业包与你安装其他的包的过程异常。举个例子，让我们安装并删除一个更新的商业包的免费试用 IOPro，可以加速你的python处理速度：
conda install iopro
提示：除了学术使用，该版本在30天后试用期满
你现在可以安装以及检查你想用conda安装的任何包，无论使用conda命令、从Anaconda.org下载或者使用pip安装，无论开源软件还是商业包。
5. 移除包、环境、或者conda
如果你愿意的话。让我们通过移除一个或多个试验包、环境以及conda来结束这次测试指导。
移除包
假设你决定不再使用商业包IOPro。你可以在bunnies环境中移除它。
conda remove -n bunnies iopro
确认包已经被移除
使用conda list命令来确认IOPro已经被移除了
conda list
移除环境
我们不再需要snakes环境了，所以输入以下命令：
conda remove -n snakes --all
确认环境被移除
为了确认snakes环境已经被移除了，输入以下命令：
conda info --envis
snakes不再显示在环境列表里了，所以我们知道它已经被删除了
删除conda
- Linux，OS X：
移除Anaconda 或 Miniconda 安装文件夹
rm -rf ~/miniconda OR rm -rf ~/anaconda
- Windows：
去控制面板，点击“添加或删除程序”，选择“Python2.7（Anaconda）”或“Python2.7（Miniconda）”并点击删除程序。
作者：NorthPenguin
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來源：简书
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