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anaconda切換python

發布時間: 2023-03-30 11:20:54

㈠ anaconda怎麼查看python版本

Anaconda是Python的一個開源發行版本,主要面向科學計算,預裝了豐富強大的庫。

使用Anaconda可以輕松管理多個版本的Python環境。

Anaconda默認有兩個版本,可以選擇64位還是32位安裝,當你安裝了其中一個版本時,系統默認為該版本。

同時你可以在已安裝的Anaconda版本中添加另一個版本的Python,實現多版本共存。

Anaconda可以使用命令行進行操作

conda的環境管理

conda info -e 查看當前已安裝的環境

conda create -n py27 python=2.7 添加2.7版本的Python環境

activate py27 切換到Python2.7環境

deactivate 返回默認的Python環境

conda remove -n py27 --all 刪除已安裝的Python環境

conda的包管理,類似Python的pip

conda list查看當前環境下已安裝的包

conda list -n py27 查看指定環境的已安裝的包

conda search selenium 查找package信息

conda install -n py27 selenium 指定環境安裝package,不加-n則安裝在當前活躍環境

conda update -n py27 selenium 指定環境更新package,不加-n則更新在當前活躍環境

conda remove -n py27 selenium 刪除package,不加-n則刪除在當前活躍環境

conda將conda、python等都視為package,因此可以使用conda管理conda和python的版本

conda update conda 更新conda

conda update anaconda 更新anaconda

conda update python 更新python,假設當前環境是3.6,則更新3.6.x系列版本

anconda的默認環境會安裝anconda的包集合,新添加的Python環境只會安裝相關的必須項,如python、pip等。

如果要使用anconda的集合包:

conda install anaconda 在當前環境下安裝anaconda包集合

conda create -n py27 python=2.7 anaconda 在創建環境的同時安裝anaconda集合包

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助。

㈡ 如何在多版本anaconda python環境下轉換spyder

有兩種方法可以實現:
首先我的實驗環境是conda 4.3.13

方法一:全程在cmd中操作
1)先在conda中創建一個名為python2的環境,並下載對應版本python2.7
conda create --name python27 python=2.7

2)激活python2環境
activate python2

3)在python2的環境下下載spyder和Jupter notebook
conda install spyder1

因為我這里已經裝過spyter了,如果第一次安裝,系統會讓你確定是否下載,輸入 y 即可。
4) 下面我們可以看到菜單欄已經有了python2的spyter了。

5)下載Jupyter notebook,一樣的方法。
conda install jupyter

這樣,你想用python3編寫代碼時,就打開python3的spyder;你想用python2編寫代碼時,就打開python2的spyder。兩種環境的切換非常方便。
方法二:在Anaconda Navigator中實現(相對簡單,耗時,不推薦)
1) 打開Anaconda Navigator

2) 進入environment,選擇你要安裝python2的環境,或者可以按底部的Create新建環境名和對應的python版本。

3) 然後選擇在你的想要的環境中下載spyder和jupyter notebook。

4) 但是,因為Anaconda Navigator的環境不穩定,容易出現屏幕卡死或者閃退現象,不推薦這種方法。
附加:給Jupter notebook設置主目錄的方法
1) 當你下載好jupter notebook後打開界面,是什麼樣的呢?是否同作者一樣?

2) 不難看出,此時剛下載好的jupter notebook默認的路徑是C盤。那麼下面我們把它設置成我們自己要的目錄,這里我以:『F:\pythonWork 『為例。
3) 在cmd中輸入:
jupyter notebook --generate-config
第一次修改則輸入:y
4) 找到輸出的文件夾的目錄,用記事本打開。
文件夾的目錄一般在:C:\Users\Administrator\.jupyter
搜索:notebook.dir
將你要的路徑設置在裡面。

5) 然後保存。再次打開upyter notebook,就變成你要的路徑了。

㈢ Anaconda配置多個Python環境

以下教程會創建兩個版本的python開發環境,分別是一個默認的 2.7.5 和一個 3.4 .
首先你需要熟悉一下Anaconda的基礎命令,同時安裝的時候如果需要查閱手冊命令的,請查看 官方文檔 。
官方文檔有困難的,下面有一部分熟悉命令。
這里大家可以先理清一個簡單的概念,其實你的一個python環境,就是使用命令調用當前目錄下的python編譯器。不同的版本,你可以理解為在不同文件夾下的不同python版本的編譯器。

創建一個名為python27的環境,指定Python版本是2.7(不用管是2.7.x,conda會為我們自動尋找2.7.x中的最新版本)

靜靜的按回車等待安裝成功。安裝成功之後,我們可以到對應的目錄查看一下。還記得你最初的Anaconda的安裝目錄么?這個時候可以去E:\Program Files\Anaconda2\envs 目錄下查看,就多了一個python27的目錄,說明你就安裝好了一個python27的環境。
同理再創建一個3.4.×的python環境

然後這個時候你就可以繼續查看E:\Program Files\Anaconda2\envs目錄下面的文件夾了,應該會多了一個python27和python34,那麼恭喜你, 成功的安裝了兩個版本的python開發環境。

在這里你就會看到你所有的python版本,和你現在所在的分支

如上圖,你的開放環境中,應該已經有了三個開發環境,分別書root、python27、python34

Windows:

比如你需要切換到python3.4的版本,那麼你如果在windows下就直接運行 activate python34 就好了

Windows:

以下所有的命令都是在 python34 這個環境下進行的

這個python34的環境報下面沒有beautifulsoup4,所以我們想要安裝一個

提示:如果你看到了錯誤信息,檢查你是否在安裝過程中選擇了僅為當前用戶按安裝,並且是否以同樣的賬戶來操作。確保用同樣的賬戶登錄安裝了之後重新打開命令行終端窗口。

conda將會比較新舊版本並且告訴你哪一個版本的conda可以被安裝。它也會通知你伴隨這次升級其它包同時升級的情況。
如果新版本的conda可用,它會提示你輸入y進行升級.

這將創建第二個基於python3 ,包含 Astroid 和 Babel 包,稱為 bunnies 的新環境,在 /envs/bunnies 文件夾里。

你將會看到如下的環境列表:

conda將會顯示所有環境的列表,當前環境會顯示在一個括弧內。

注意:conda有時也會在目前活動的環境前邊加上*號。

通過conda info –-envs來檢查環境
你現在應該可以看到一個環境列表: flowers, bunnies, and snowflakes .

為了確定這個名為flowers的環境已經被移除,輸入以下命令:

flowers 已經不再在你的環境列表裡了,所以我們知道它被刪除了。

㈣ anaconda怎麼運行python

一、在Anaconda Navigator中運行

首先點擊菜單欄中的「開始」,在搜索欄中輸入「Anaconda」,然後選擇「Anaconda Navigator」。

相關推薦:《Python教程》

進入主界面,點擊「Spyder」中的「Launch」即可。

然後按F5鍵運行即可。

二、在Anaconda Prompt中運行

也可以在Anaconda Prompt中運行,點擊菜單欄中的「開始」,在搜索欄中輸入「Anaconda」,然後選擇「Anaconda Prompt」,輸入:print("Hello Anaconda!")

再輸入「Ctrl+Z」鍵即可退出,其實也可以輸入exit(0)。

㈤ 安裝Anaconda3 後,怎樣使用 Python 2.7

《Anaconda3軟體》網路網盤資源免費下載:

鏈接: https://pan..com/s/1pOzDpvL-l8y6zGvcOW2Ofg

?pwd=snjs 提取碼: snjs

Anaconda3-2020.02最新中文版是專門為了方便使用 Python 進行數據科學研究而建立的一組軟體包,涵蓋了數據科學領域常見的 Python 庫,並且自帶了專門用來解決軟體環境依賴問題的 conda 包管理系統。可以使用它創建虛擬環境,以便更輕松地處理多個項目。主要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並存、切換以及各種第三方包安裝問題。

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