寫Python代碼最頭疼的兩件事是什么？

我總結了兩點

1、Windows 平臺安裝第三方包經常失敗的問題，還記得第一次安裝mysql依賴包時的那個場景嗎？怎么都裝不上。

2、虛擬環境切換的問題，如果我們同時在一臺電腦上開發多個項目，每個項目獨立一個虛擬環境是非常必要的，但是在不同項目之間切來切去也是個麻煩。

這兩個問題Anoconda可以救你。

01?Anaconda 是什么？

Anaconda 是一個可用于科學計算的 Python 發行版，支持 Linux、Mac、Windows系統，內置了常用的科學計算包。它解決了官方 Python 的兩大痛點。

一句話總結就是它是一個比Python官方更牛逼的安裝包

• 第一：提供了包管理功能，Windows 平臺安裝第三方包經常失敗的場景得以解決，
• 第二：提供環境管理的功能，功能類似 Virtualenv，解決了多版本Python并存、切換的問題。

02?下載 Anaconda

直接在官網下載安裝包， 選擇 Python3.8 的安裝包進行下載，下載完成后直接安裝，安裝過程選擇默認配置即可，大約需要1.8G的磁盤空間。

conda 是 Anaconda 下用于包管理和環境管理的工具，功能上類似 pip 和 vitualenv 的組合。

安裝成功后 conda 會默認加入到環境變量中，因此可直接在命令行窗口運行命令 conda

conda 的環境管理與 virtualenv 是基本上是類似的操作。因此只要你用過pip 或者 virtualenv 那么基本沒有遷移成本。

03?環境管理

創建虛擬環境

基于python3.8創建一個名字為python36的環境

conda create --name python36 python=3.8

激活虛擬環境

activate python36 # windows 平臺source activate python36 # linux/mac 平臺

退出當前虛擬環境

deactivate python36

刪除虛擬環境

conda remove -n python36 --all# 或者conda env remove -n python36

查看所有已安裝的虛擬環境

conda info -epython36 * D:\Programs\Anaconda3\envs\python36root D:\Programs\Anaconda3

包管理

conda 的包管理功能可 pip 是一樣的，當然你選擇 pip 來安裝包也是沒問題的。

# 安裝 matplotlibconda install matplotlib# 查看已安裝的包conda list# 包更新conda update matplotlib# 刪除包conda remove matplotlib

用 conda 你再也不需要擔心無法安裝 mysqlclient、matplotlib 等機器學習相關的包了。

在 conda 中 anything is a package。conda 本身可以看作是一個包，python 環境可以看作是一個包，anaconda 也可以看作是一個包。

因此除了普通的第三方包支持更新之外，這3個包也支持。比如：

# 更新conda本身conda update conda# 更新anaconda 應用conda update anaconda# 更新python，假設當前python環境是3.6.1，而最新版本是3.6.2，那么就會升級到3.6.2conda update python

04?修改鏡像地址

和pip一樣，Anaconda 的鏡像地址默認在國外，用 conda 安裝包的時候會很慢，目前可用的國內鏡像源地址有清華大學的。

修改 ~/.condarc (Linux/Mac) 或 C:\Users\當前用戶名\.condarc (Windows) 配置：

channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - defaultsshow_channel_urls: true

如果使用conda安裝包的時候還是很慢，那么可以考慮使用pip來安裝，同樣把 pip 的鏡像源地址也改成國內的，豆瓣源速度比較快。

修改 ~/.pip/pip.conf (Linux/Mac) 或 C:\Users\當前用戶名\pip\pip.ini (Windows) 配置：

[global]trusted-host = pypi.douban.comindex-url = http://pypi.douban.com/simple

配置完后，你的下載速度一定會飛起。

如果你是玩數據分析的話，強烈推薦你使用它來管理包和虛擬環境， 如果再配合 jupyter notebook 來開發的話，猶如倚天和屠龍。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的g++ 安装python_卧槽，又一款Python神器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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