目录
Anaconda介绍和使用
介绍
Anaconda是一种流行的Python编程语言的开源发行版。它被广泛用于数据科学、机器学习和科学计算任务。Anaconda提供了一个全面的软件包管理器、环境管理器和预安装的库和工具集合，方便进行科学和数据密集型应用的Python开发。
Anaconda的一个关键特点是其包管理器Conda。Conda允许用户在不同平台（Windows、macOS、Linux）和环境中安装、更新和管理软件包和依赖项。它还提供创建具有特定软件包版本和配置的隔离环境的功能，有助于避免不同项目或库之间的冲突。
Anaconda预装了许多流行的数据科学和机器学习包，如NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn、TensorFlow等。这使得用户可以方便地开始进行数据分析、可视化和机器学习任务，而无需单独安装和管理每个软件包。
此外，Anaconda还提供了一个名为Anaconda Navigator的集成开发环境（IDE）。它提供了一个图形用户界面（GUI），允许用户在不需要使用命令行的情况下管理环境、安装软件包和启动应用程序。
下载
Anaconda下载地址
安装
打开安装包，做如下操作：
- 1.点击next
- 1.同意协议，点击I Agree
- 1.选择同意哪些用户使用此软件，任意选择即可：
- 1.修改安装的路径
注意
路径不要有特殊字符，不然后期创建虚拟环境可能会出现问题
- 1.增加环境变量到系统，勾选增加环境变量，点击安装
- 1.等待安装完成
- 2.完成安装，点击Next
- 3.完成安装，不需要勾选这2个选项
4.确认安装是否完成，通过PowerShell查看
Anaconda虚拟环境
Python 应用经常需要使用一些包第三方包或者模块，有时需要依赖特定的包或者库的版本，所以不能有一个能适应所有 Python 应用的软件环境
很多时候不同的 Python 应用所依赖的版本是冲突的，满足了其中一个，另一个则无法运行，解决这一问题的方法是虚拟环境。
虚拟环境是一个包含了特定 Python 解析器以及一些软件包，不同的应用程序可以使用不同的虚拟环境，从而解决了依赖冲突问题，而且虚拟环境中只需要安装应用相关的包或者模块，可以给部署提供便利
建议
如果使用anaconda进行多个项目开发，最好创建不同的虚拟环境，也就是为每个项目配置独立的虚拟环境，使得彼此之间不会受到任何干扰
Anaconda虚拟环境命令
- 显示已存在的虚拟环境
conda info --envs
- 创建虚拟环境
conda create -n 虚拟环境名称 python=版本号
删除虚拟环境
conda remove -n 虚拟环境名称 --all
激活\进入虚拟环境
activate 虚拟环境名称
退出虚拟环境
deactivate 虚拟环境名称
- 说明
- 创建虚拟环境后，默认会在Anaconda安装目录的envs下，创建虚拟环境相关文件
- 创建的虚拟环境仅安装一些必须软件包，例如pip等。如果需要安装Anaconda所有库，需要使用如下命令：
conda create -n 虚拟环境名称 python=版本号 anaconda
PowerShell无法激活虚拟环境
问题
在使用PowerShell激活虚拟环境时，发现激活无效，而在CMD中可以
解决方案
1.检查是否是执行脚本的权限，或者直接开启权限，使用管理员权限下，执行命令:Set-ExecutionPolicy RemoteSigned,输入Y即可
2.必须将Anaconda 写入环境变量。使用管理员权限下，执行命令：conda init powershell
3.Conda版本小于4.6,编写命令不加conda命令: activate 环境名， 大于4.6使用conda activate 环境名修改完后，重启下powershell
PowerShell显示虚拟环境名称
在终端输入conda config --set auto_activate_base false，即可
如果又反悔了，想显示了，可以使用如下命令：
conda config --set auto_activate_base true
