利用anaconda作为python的依赖库管理方法

更新时间：2019年08月13日 14:58:51 作者：不屑哥

今天小编就为大家分享一篇利用anaconda作为python的依赖库管理方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

python自带的pip管理依赖库太麻烦，pip很多库不存在，或者一些库并不支持window系统。而且每次用pip下载库经常不成功，结果还是要手动下载跟自己python对应的whl包安装库。

遇到了很多坑之后，发现神奇anaconda，便查阅资料，整理好记录到这里

1、下载anaconda

anaconda可以提供了python的很多库管理，支持多个系统

下载地址：https://www.anaconda.com/download/

这里我下载了python3.6，64位window系统，anaconda会帮你安装python环境。

官网下载太慢，可以在国内服务器这里下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

安装，选择just me即可

选择安装路径，这个路径下面就是anaconda的库路径，里面有python的环境，以及自带很多python的依赖库。后面配置pycharm的ide环境时，需要指向到这里

2、把anaconda的库路径配置到pycharm

file-》setting-》project interpreter-》

点解右边的按钮，点击add，添加一个python环境配置

选择Existing environment已经存在的环境

点击修改路径，选择刚才安装anaconda的位置，然后在里面找到python.exe

然后按确定，anaconda的库就会自动关联到pycharm

3、利用conda命令管理库

anaconda为我们提供方便的包管理命令——conda, 下面我们来看看都有哪些有用的命令吧！

# 查看已经安装的packages
conda list
 
# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python34
 
# 查找package信息
conda search numpy
 
# 安装scipy
conda install scipy
 
# 安装package
# 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境
conda install -n python34 numpy
 
# 更新package
conda update -n python34 numpy
 
# 删除package
conda remove -n python34 numpy

由于conda将conda、python等都视为package，因此，完全可以使用conda来管理conda和python的版本，例如

# 更新conda，保持conda最新
conda update conda
 
# 更新anaconda
conda update anaconda
 
# 更新python
conda update python

以上这篇利用anaconda作为python的依赖库管理方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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