https://www.waitalone.cn/anaconda-install-error.html

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1、Anaconda概述

Anaconda是一個用于科學計算的Python發行版，支持 Linux, Mac, Windows系統，提供了包管理與環境管理的功能，可以很方便地解決多版本python并存、切換以及各種第三方包安裝問題。Anaconda利用工具/命令conda來進行package和environment的管理，并且已經包含了Python和相關的配套工具。

這里先解釋下conda、anaconda這些概念的差別。

conda可以理解為一個工具，也是一個可執行命令，其核心功能是包管理與環境管理。

包管理與pip的使用類似，環境管理則允許用戶方便地安裝不同版本的python并可以快速切換。

Anaconda則是一個打包的集合，里面預裝好了conda、某個版本的python、眾多packages、科學計算工具等等，所以也稱為Python的一種發行版。

其實還有Miniconda，顧名思義，它只包含最基本的內容——python與conda，以及相關的必須依賴項，對于空間要求嚴格的用戶，Miniconda是一種選擇。

進入下文之前，說明一下conda的設計理念——conda將幾乎所有的工具、第三方包都當做package對待，甚至包括python和conda自身！因此，conda打破了包管理與環境管理的約束，能非常方便地安裝各種版本python、各種package并方便地切換。

2、Anaconda的安裝

Anaconda的下載頁參見官網下載，Linux、Mac、Windows均支持。

安裝時，會發現有兩個不同版本的Anaconda，分別對應Python 2.7和Python 3.5，兩個版本其實除了這點區別外其他都一樣。后面我們會看到，安裝哪個版本并不本質，因為通過環境管理，我們可以很方便地切換運行時的Python版本。（由于我常用的Python是2.7和3.4，因此傾向于直接安裝Python 2.7對應的Anaconda）

這里我安裝miniconda，下載地址如下：

https://conda.io/miniconda.html

2.1 安裝報錯編碼錯誤處理

出現這個窗口以后，不要點確定，然后進入到anaconda安裝文件夾，一般是C:\ProgramData\Anaconda2,如果你提示的錯誤是：UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 3-4 blabla，那么進入Lib文件夾，用編輯器打開_nsis.py，在import sys下面加上這兩句：

1	reload(sys)

2	sys.setdefaultencoding(?"utf-8"?)

然后點確定，再點重試即可安裝完成。

3、Anaconda的使用

3.1 管理包

conda 是一種只能通過命令行來使用的程序。類似于pip那樣可以對Python庫的包進行管理。

安裝命令：

01

# 安裝命令

02	conda?install?package_name

03	# 安裝numpy,輸入

04	conda?install?numpy

05	# 安裝 matplotlib

06	conda?install?matplotlib

07

# 查看已安裝的包

08	conda list

09

# 搜索安裝包

10	conda search search_term

11

# 同時安裝多個包

12	conda?install?numpy scipy pandas

13	# 安裝指定版本的包

14	conda?install?numpy=1.11

15

# 卸載包

16	conda remove package_name

17

# 更新包

18	conda update package_name

19	# 更新環境中的所有包

20	conda update --all

加速conda下載速度，使用國內鏡像源：

1	conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

2	conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

3	conda config --set?show_channel_urls?yes

3.2 管理環境

除了管理包之外，conda 還是虛擬環境管理器。它類似于另外兩個很流行的環境管理器，即 virtualenv 和 pyenv。

環境可以分隔不同項目的包。因為我們使用的時候會依賴于某個庫的不同版本的代碼或在py2和py3之間進行切換。

也可以將環境中的包的列表導出為文件，然后將該文件與代碼包括在一起。這能讓其他人輕松加載代碼的所有依賴項。

pip 提供了類似的功能，即 pip freeze > requirements.txt

創建環境：

conda create -n env_name list of packages，

-n env_name 設置環境的名稱（-n 是指名稱），

而 list of packages 是要安裝在環境中的包的列表。

創建環境時，可以指定要安裝在環境中的 Python 版本。

conda create -n py3 python=3 或 conda create -n py2 python=2 。

要安裝特定版本（例如 Python 3.3），請使用 conda create -n py python=3.3。

01	# 基于 python3.6 創建一個名為test_py3 的環境

02	conda create --name test_py3 python=3.6

03

?

04	# 基于 python2.7 創建一個名為test_py2 的環境

05	conda create --name test_py2 python=2.7

06

?

07	# 激活 test 環境

08	activate test_py2??# windows

09	source?activate test_py2?# linux/mac

10

?

11	# 切換到python3

12	activate test_py3

3.3 進入環境

創建了環境后，在 OSX/Linux 上使用 source activate my_env 進入環境。在 Windows 上，請使用 activate my_env。

要離開環境，請鍵入 source deactivate（在 OSX/Linux 上）。在 Windows 上，請使用 deactivate。

3.4 保存和加載環境

共享環境這項功能確實很有用，它能讓其他人安裝你的代碼中使用的所有包，并確保這些包的版本正確?？梢允褂?/p>

conda env export > environment.yaml

將包保存為 YAML。

第一部分 conda env export 寫出環境中的所有包（包括 Python 版本）。

第二部分 > environment.yaml 將導出的文本寫入到 YAML 文件 environment.yaml 中?，F在可以共享此文件，而且其他人能夠創建和你用于項目相同的環境。

要通過環境文件創建環境，請使用 conda env create -f environment.yaml。這會創建一個新環境，而且它具有在 environment.yaml 中列出的同一庫。

3.5 列出環境

如果忘記了環境的名稱，可以使用 conda env list 或conda info -e列出你創建的所有環境。你會看到環境的列表，而且你當前所在環境的旁邊會有一個星號。默認的環境（即當你不在環境中時使用的環境）名為 root。

3.6 刪除環境

不再使用某些環境，可以使用 conda env remove -n env_name 刪除指定的環境（在這里名為 env_name）。

3.7 共享環境

在 GitHub 上共享代碼時，最好同樣創建環境文件并將其包括在代碼庫中。這能讓其他人更輕松地安裝你的代碼的所有依賴項。對于不使用 conda 的人，我通常還會使用 pip freeze(在此處了解詳情)將一個 pip requirements.txt 文件包括在內。

pip freeze > requirements.txt

pip install -r requirements.txt

4、錯誤處理

安裝好以后，正常安裝django，發現在創建項目的時候會報編碼 錯誤，"UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode"

解決辦法：

在anaconda的安裝路徑下找到Lib/mimetypes.py，在import sys之后加入如下代碼

1	if?sys.getdefaultencoding() !=?'gbk':

2	????reload(sys)

3	????sys.setdefaultencoding('gbk')

參考網址：

https://www.zhihu.com/question/42263480

http://python.jobbole.com/86236/

https://foofish.net/compatible-py2-and-py3.html

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

轉載于:https://www.cnblogs.com/davidwang456/p/9069130.html

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Anaconda(miniconda)安装及使用--转的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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