Anaconda作為優秀的Python環境管理軟件在數據科學領域有著廣泛的運用。對于為什么使用Anaconda以及如何安裝在網絡上有非常多詳細的分享，在這里不再贅述。今天想分享下我在使用Anaconda的過程中常用的命令行操作。

為什么使用命令行編程習慣：既然我們開始學習編程了，那使用命令行或者代碼進行操作是一個好的習慣，有助于編程思維的培養。

操作快捷：在習慣命令行操作后，尤其是像Linux之類的操作系統，使用命令行操作比圖形交互界面更加快捷。

便于分享：在你需要分享你的操作步驟的時候，命令行操作更加便于分享。相比較下，分享圖形界面的操作需要用圖片或者視頻輔助。

在這里簡單介紹了下為什么我使用命令行的原因，當你想成為程序開發者的時候，命令行會給你帶來更多的好處！

Anaconda常用命令行

在以下演示中，我使用的操作系統是Ubuntu 18.04.4，界面與Windows略有不同，但是命令行是一致的。

打開Anaconda Prompt(可在安裝Anaconda的文件夾中找到), 并且輸入以下命令。conda env list：查看所有環境

在剛安裝完Anaconda后，　應該只會看到一個環境(base)，以上其他環境是我根據需求創建的。我們接下來創建一個新的環境　ds_chineseconda create --name ds_chinese jupyter notebook pandas :創建一個新的環境叫ds_chinese并且安裝python, jupyter notebook 以及pandas。安裝多個包的時候用空格隔開。你也可以指定安裝包的版本號，比如安裝一個python3.6的環境。conda create --name ds_chinese python=3.6輸入命令行后按回車后等待一會，出現Proceed([y]/n)? 后輸入y并按下回車。

新環境安裝完成我們使用conda env list來查看下。可以看到ds_chinese已經創建成功。conda activate ds_chinese :切換環境到ds_chinese.注意最前面的(base)變成了(ds_chinese)，說明我們當前使用的環境是ds_chinese。conda list :查看當前環境中已安裝的包可以看到Anaconda列出了所有安裝的包

另一種創建新環境的方式

有些時候我們需要和別人共同完成一個項目，或者是使用別人的開發環境進行學習或二次開發。這時候就需要我們使用和別人相同的開發環境。

Anaconda 提供了一種快速的方式來拷貝開發環境。假設我們需要在另一個臺機器上創建一個與我們之前創建的ds_chinese一樣的開發環境。我們可以按照以下步驟安裝：生成一個yml文件，并發送yml文件到另一臺機器。

從另一臺機器的Anaconda通過yml文件創建ds_chinese。

因為我是用一臺機器模擬，在生成yml文件后，我會先刪除之前創建的ds_chinese環境再用yml文件創建ds_chinese。conda env export > environment.yml :生成yml文件。

在進行這個操作前我們先指定工作路經，這樣yml就會生成在我們指定的工作路經下。在windows 系統下更改路經為cd /d c:\輸入你的路經\生成yml的文件夾environment.yml 生成在指定路經文件夾中conda remove --name myenv --all：刪除環境和該環境下所有的包

因為我們在一臺機器上操作，先要刪除之前創建的環境ds_chinese.切換到base再刪除環境conda env create -f environment.yml：創建ds_chinese 環境復制yml到工作路經下，并運行上面命令行就會自動創建ds_chineseconda install scikit-learn：在當前環境下安裝scikit-learn包scikit-learn　安裝完成

未來需要安裝需要使用任何包都可以在當前環境下使用conda install(有些包需要使用pip install)進行包的安裝。

最后我們來測試下用Anaconda啟動Jupyter notebook。在啟動Jupyter notebook 前我習慣先指定它的工作路經。這樣在打開Jupyter notebook的時候只顯示工作路經下的所有文件，方便管理項目。jupyter notebook：輸入jupyter notebook就可以在當前工作路經下啟動。更新工作路經，打開Jupyter notebook。

退出Jupyter notebook: 在命令行界面同時按住Ctrl和c鍵，并輸入y就可以安全退出Jupyter notebook.

以上就是使用Anaconda命令行的常用操作，未來在實際工作中如果需要其他功能可以去Anaconda的官方網站查看文檔。在使用Anaconda的過程中我們會碰到許多額外的問題，比如Anaconda崩潰，需要更換下載網絡，或者使用Jupyter notebook找不到包等等的問題。大多數的問題可以通過網上查找找到解決辦法，這個過程也是我們學習，解決問題的一部分。

未來我會更新更多與數據科學相關的文章，感謝大家的閱讀！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的命令行切换到conda环境_Anaconda命令行常用操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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