本文目录
- 在conda中创建的环境，是虚拟的吗另外这些环境之间可以互相调用彼此已经安装的包吗
- conda创建python环境
- jupyter,spyder使用conda环境
- conda或pip下载一直没有反应也没有错误提示，求助！
- 如何在Mac版本的python中使用anaconda环境
- 告别窘迫：修改conda环境和缓存默认路径
- conda如何重置默认环境
- anaconda3 windows conda怎么选择源
在conda中创建的环境，是虚拟的吗另外这些环境之间可以互相调用彼此已经安装的包吗
答: 默认是在是在base环境下,但是base下面有这个包并不代表其他环境有,所以你应该先进入到你需要安装包的虚拟环境。而不是说去调用彼此当中的包，这样的话就失去了虚拟环境的意义了，虚拟环境本来就是想把它们隔开。可以使用命令activate+环境名，即可激活。
conda创建python环境
可以用以下命令罗列出当前已经创建的python虚拟环境 罗列结果如下所示: 左边是虚拟环境的名称，右边是其所在路径，带星号的表示是默认环境。 可以用如下命令创建一个名字为my_py_env，python版本为3.6.2的虚拟环境。 该方式创建的环境在默认路径下，可以通过以下方式指定路径： 其中"D:\my_python\envs\"是路径名，"my_py_env" 是环境名. 在windows系统cmd下通过以上命令即可进入my_py_env环境，如果在linux系统下，需要使用： windows: linux： 只需要在conda命令中通过 -n 显示指定python环境即可
jupyter,spyder使用conda环境
jupyter默认的工作环境是conda base，要使用自己在conda里面创建的环境时，需要安装一个插件nb_conda。 以下是默认的环境（路径已经被我修改到D:\mydoc） 安装nb_conda后出现conda选项就OK了！（直接在anaconda Prompt中输入conda install nb_conda即可） 新建jupyter文件后，点击kernel可以选择不同的conda环境 spyder默认是conda base环境，即使你在其他环境里面输入spyder，还是在conda base环境中。 例如你创建一个环境py3，想在此环境下用spyder,打开anaconda prompt输入下面的命令
conda或pip下载一直没有反应也没有错误提示，求助！
网络问题，导致安装失败。Anaconda默认的镜像源大部分都在国外，国内很多网络环境下，访问不稳定，下载速率慢，有时根本连接不上.可以修改Anaconda的镜像源为国内的。
如何在Mac版本的python中使用anaconda环境
下载 Anaconda直接在官网下载安装包， 选择 Python3.6 的安装包进行下载，下载完成后直接安装，安装过程选择默认配置即可，大约需要1.8G的磁盘空间。conda 工具介绍conda 是 Anaconda 下用于包管理和环境管理的工具，功能上类似 pip 和 vitualenv 的组合。安装成功后 conda 会默认加入到环境变量中，因此可直接在命令行窗口运行命令 condaconda 的环境管理与 virtualenv 是基本上是类似的操作。# 查看帮助conda -h # 基于python3.6版本创建一个名字为python36的环境conda create --name python36 python=3.6 # 激活此环境activate python36 # 再来检查python版本，显示是 3.6python -V # 退出当前环境deactivate python36 # 删除该环境conda remove -n python36 --all# 或者 conda env remove -n python36# 查看所以安装的环境conda info -epython36 * D:\Programs\Anaconda3\envs\python36root D:\Programs\Anaconda3conda 的包管理功能可 pip 是一样的，当然你选择 pip 来安装包也是没问题的。# 安装 matplotlib conda install matplotlib# 查看已安装的包conda list # 包更新conda update matplotlib# 删除包conda remove matplotlib在 conda 中 anything is a package。conda 本身可以看作是一个包，python 环境可以看作是一个包，anaconda 也可以看作是一个包，因此除了普通的第三方包支持更新之外，这3个包也支持。比如：# 更新conda本身conda update conda# 更新anaconda 应用conda update anaconda# 更新python，假设当前python环境是3.6.1，而最新版本是3.6.2，那么就会升级到3.6.2conda update python修改镜像地址Anaconda 的镜像地址默认在国外，用 conda 安装包的时候会很慢，目前可用的国内镜像源地址有清华大学的。修改 ~/.condarc (Linux/Mac) 或 C:\Users\当前用户名\.condarc (Windows) 配置：channels:-- defaultsshow_channel_urls: true如果使用conda安装包的时候还是很慢，那么可以考虑使用pip来安装，同样把 pip 的镜像源地址也改成国内的，豆瓣源速度比较快。修改 ~/.pip/pip.conf (Linux/Mac) 或 C:\Users\当前用户名\pip\pip.ini (Windows) 配置：trusted-host = pypi.douban.comindex-url = 环境搭建好之后就可以开始愉快地玩数据分析了。来源：Anaconda 入门安装教程 - FooFish
告别窘迫：修改conda环境和缓存默认路径
默认情况下，conda 创建的新环境 以及过往安装的模块缓存都存储在用户目录下，这一点不会在 conda （user-specific）配置文件 $HOME/.condarc 中体现出来，除非用户修改了默认设置。当前的默认信息可通过 conda info 指令打印查看，其中不仅能够查看当前默认环境路径和默认缓存路径，还能查看conda的源设置（关于conda的源设置在 告别便秘：conda改源之路 中已经说明过了）。
这种默认的处理方式的好处是友好利用了现代操作系统多用户的特点，保证每个用户操作之间的隔离性；问题是 在用户个人目录存储空间设置得很小的情况下，随着用户使用时间变长，可用的用户目录空间将越来越少 ，很可能导致没有足够的空间来容纳新创建的环境或没有足够的空间来为环境安装新的模块。这时候该怎么办？
实际上，conda环境和缓存的默认路径（envs directories 和 package cache）不一定要默认存储在用户目录，我们可以将他们设置到盈余空间稍大的其他目录来缓解这种空间压力，只要保证不同用户之间的设置不同即可。路径的设置可以通过 $HOME/.condarc 来实现。添加或修改 $HOME/.condarc 中的 env_dirs 和 pkgs_dirs 配置项分别设置环境和缓存路径，按顺序第一个路径作为默认存储路径，搜索环境和缓存时按先后顺序在各目录中查找。
如上例，新建环境将存储在 D:\data\xxx\Miniconda\envs 下，缓存文件将存储在 D:\data\xxx\Miniconda\pkgs 下，从而避免了用户目录空间不足带来的窘迫。
conda如何重置默认环境
指定python版本为2.7，注意至少需要指定python版本或者要安装的包# 后一种情况下，自动安装最新python版本conda create -n env_name python=2.7# 同时安装必要的包conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7
anaconda3 windows conda怎么选择源
既然你问到了这个问题,说明你对Anaconda有一定的掌握了,所以我言简意赅地叙述啦!
建议选择清华大学镜像源,速度快,稳定我现在就在用清华大学的镜像源,设置步骤如下:
1.打开Anaconda Prompt
2.输入
***隐藏网址***
点击回车键(我已经安装好了,就不给你演示啦).
3.输入
conda config --set show_channel_urls yes
点击回车键.
搞定,安装你喜欢的包吧!
好像不能给你清华大学镜像源网址,违反了知道规范!这个网址你可以直接下载自己想要的包,速度很快.你可以百度搜索清华大学镜像源,选择win64版本的.
