minicondapython

Ⅰ miniconda包含python嗎

樓上給攜廳仿的鏈接沒問題，但是 miniconda 安裝包 本身辯纖伏襲是包含 Python 的。官方原話：These Miniconda installers contain the conda package manager and Python.

Ⅱ 蘋果系統安裝了miniconda但打不開Python該怎麼辦嗎

你好肢前如果蘋果系統安裝了miniconda但打不開Python，那是軟體和系統有沖突，目前版本還沒修復這個bug，你可以等到下次版本更運激新以後旁飢襪再下載使用

Ⅲ 如何在anaconda3安裝python2

前言

Anaconda是一個Python的科學計算發行版，包含了超過300個流行的用於科學、數學、工程和數據分析的Python Packages。由於Python有2和3兩個版本，因此Anaconda也在Python2和Python3的基礎上推出了兩個發行版，即Anaconda2和Anaconda3。

有時候我們會在電腦上同時使用Anaconda2和Anaconda3兩個版本，因此有必要考慮它們的共存問題。一般的使用場景是以其中一個版本為主，另外一個版本為輔，因此只需要達到能方便的切換到備用版本，且備用版本的pip等命令能正常使用即可。

由於Anaconda2和Anaconda3包含較多的模塊，很多人是不需要這些的，因此若只想要較為純凈的Python2和Python3共存的，可以看本文最後一部分。

操作步驟

• 首先安裝主版本，在這里我們選擇Anaconda2，按照正常步驟安裝即可，這里假定安裝目錄為D:Anaconda2。

  

純凈Python共存

說是純凈，其實也不完全「純凈」，這里需要用到另外一個發行版miniconda，它僅包含Python本身和Conda包管理器，因此體積不大。使用miniconda時的共存安裝方法與上述步驟完全一致，就不贅述了。

miniconda下載主頁

總結

本文的共存實現方法其實是基於conda的創建虛擬環境的功能，詳情可見此鏈接。

因此在首先安裝主要版本之後，也可使用conda create -n py3 python=3命令來安裝Python3，但由於網路問題，這種方法容易失敗，所以自己先下載好完整安裝包，然後安裝到主版本主目錄下的envs文件夾更方便。

有人也許會說直接同時安裝Anaconda2和Anaconda3，然後將Anaconda3目錄下的python.exe改為python3.exe也可實現類似的共存。但這種方法存在一個較大的缺陷，即Anaconda3內包含的某些IDE會工作不消敗正常，如Jupyter Notebook和Spyder等，因為他們依賴於安裝目錄下的python.exe，拿枯顫且備用版本的pip等命令也沒辦法直接使用，總體來說很不方便。

Ⅳ anaconda與python什麼關系

anaconda當中包括了python。

1、Anaconda：

Anaconda指的是一個開源的Python發行版本，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項。因為包含了大量的科學包，Anaconda 的下載文件比較大，如果只需要某些包，或者需要節省帶寬或存儲空間，也可以使用握宏Miniconda這個較小的發行版。

2、Python：

Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用於編寫自動化腳本，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發。

(4)minicondapython擴展閱讀：

Python的設計哲學是「優雅」、「明確」、「簡單」。因此，Perl語言中「總是有飢慧多種方法來做同一件事」的理念在Python開發者中通常是難以忍受的。

Python開發者的哲學是「用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事」。在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。

由於這種設計觀念的差異爛皮答，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，並且能夠支撐大規模的軟體開發。這些准則被稱為Python格言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。

Ⅳ Miniconda使用體驗

生信入門的第一步就是要學會安裝軟體，但有些軟體的安裝和編譯比較麻煩，這個時候就會懷念windows系統的方便。
根據生信技能樹和菜鳥團里的介紹，linux系統也有這種自動式的安裝軟體的方式，因此，開始體驗使用conda來安裝軟體。

安裝簡單，只需要在伺服器上運行即可

此時會在home目錄下生成miniconda3的文件夾，並更新下環境變數。

註：如果安裝後不想在終端前顯示（base）

conda install fastqc(軟體名)

which fastqc 查看軟體安裝位置

conda list 可以查看已安盯裂裝軟體列表，conda默認安裝軟體的最新版本，如果想安裝指定版本的某個軟體，可以先用「conda search 軟體名」搜索軟體版本。

星號標記的表示是已經安裝的版本。要 安裝其他版本 ，輸入：

conda install 軟體名=版本號

這時conda會先卸載已安裝版本，然後重新安裝指定版本。

如果想要安裝列表中的軟體，可進入該軟體的conda主頁，比如cutadapt[ https://anaconda.org/bioconda/cutadapt ]

裡面會告訴應該使用什麼命令~

安裝完後的軟體在miniconda2文件肆差夾裡面的pkgs文件夾下面。

conda config --add channels

查看已經添加的channels

conda config --get channels

conda config --remove channels

conda update conda

conda remove 軟體名

source activate 軟體名 #把目錄添加進環境變數

source deactivate #從環境變數裡面 刪去

conda info -e

例子：

安裝snakemake，snakemake已經整理成Python包，可以直接使用 pip 進行安裝，不過需要的Python3的環境，利用 conda 進行安裝：

試試 snakemake -h 看看安裝成功沒有？

但是可能網路會不太好，可能需要多幾次進行安凱雹閉裝。

參考：

用Miniconda，Bioconda來安裝常見的生物信息學軟體 | 生信菜鳥團 [ http://www.bio-info-trainee.com/1906.html] ；

http://www.biotrainee.com/thread-838-1-1.html 。

Ⅵ miniconda2可以裝python3

可以。miniconda2是一唯純款目前最流行的環境管理工具，python3是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、褲判互動性和面向對象的腳本語言。miniconda2可以裝python3，功指純咐能性強大，可以進行程序編寫，性價比高。

Ⅶ 電腦上新下載了python3.8，如何將jupyter的內核切換為這個新安裝的3.8版本

切換jupyter的內核是不行的，因為jupyter雖然是個集成環境，但是它同時是python的一個包中的組成部分，所以只能在python3.8中另外下載安裝notebook了；

因為，對應本題，jupyter所在的包notebook是安裝在python舊版本的，不一定與python3.8新版本相兼容。

在python3.8中安裝notebook的操作方法，如下：

打開你的python3.8環境（比如miniconda環境，或者自己手工配置環境變數），檢查一下，運行以下兩個命令之一然後exit()

python

python3

看一下版本是3.x

確認是3.8版本之後，

pip install notebook

或者

pip3 install notebook

然後就可以在新環境中使用jupyter notebook了

Ⅷ anaconda怎麼運行python代碼

輸入相應Python代碼。
首先在電腦中、搜索、anaconda、飢燃navigator，進入程序主界面，找到、spyder、，點擊底部的、launch、，按功能鍵F5即可運行Python程序。或宴肢余者可以在開始菜單中搜索、anaconda、prompt、，輸入相應Python代碼，即可運行。
Anaconda、實際上是一個軟體發行版，它附帶了、conda、Python、和、150、多個科學包及其依賴項。應晌滾用程序、conda、是包和環境管理器。Anaconda、的下載文件比較大（約、500、MB），因為它附帶了、Python、中最常用的數據科學包。如果只需要某些包，或者需要節省帶寬或存儲空間，也可以使用、Miniconda、這個較小的發行版（僅包含、conda、和、Python）。、

Ⅸ 如何用anaconda python

序

Python易用，但用好卻不易，其中比較頭疼的就是包管理和Python不同版本的問題，特別是當你使用Windows的時候。為了解決這些問題，有不少發行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，這些發行版將python和許多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，還有virtualenv、pyenv等工具管理虛擬環境。

個人嘗試了很多類似的發行版，最終選擇了Anaconda，因為其強大而方便的包管理與環境管理的功能。該文主要介紹下Anaconda，對Anaconda的理解，並簡要總結下相關的操作。

Anaconda概述

Anaconda是一個用於科學計算的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並存、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，並且已經包含了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並可以快速切換。Anaconda則是一個打包的集合，裡面預裝好了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，對於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並方便地切換。

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。後面我們會看到，安裝哪個版本並不本質，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。（由於我常用的Python是2.7和3.4，因此傾向於直接安裝Python 2.7對應的Anaconda）

下載後直接按照說明安裝即可。這里想提醒一點：盡量按照Anaconda默認的行為安裝——不使用root許可權，僅為個人安裝，安裝目錄設置在個人主目錄下（Windows就無所謂了）。這樣的好處是，同一台機器上的不同用戶完全可以安裝、配置自己的Anaconda，不會互相影響。

對於Mac、Linux系統，Anaconda安裝好後，實際上就是在主目錄下多了個文件夾（~/anaconda）而已，Windows會寫入注冊表。安裝時，安裝程序會把bin目錄加入PATH（Linux/Mac寫入~/.bashrc，Windows添加到系統變數PATH），這些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac為例，安裝完成後設置PATH的操作是

1

2

3

4

# 將anaconda的bin目錄加入PATH，根據版本不同，也可能是~/anaconda3/bin

echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

# 更新bashrc以立即生效

source ~/.bashrc

配置好PATH後，可以通過which conda或conda --version命令檢查是否正確。假如安裝的是Python 2.7對應的版本，運行python --version或python -V可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)，也說明該發行版默認的環境是Python 2.7。

Conda的環境管理

Conda的環境管理功能允許我們同時安裝若干不同版本的Python，並能自由切換。對於上述安裝過程，假設我們採用的是Python 2.7對應的安裝包，那麼Python 2.7就是默認的環境（默認名字是root，注意這個root不是超級管理員的意思）。

假設我們需要安裝Python 3.4，此時，我們需要做的操作如下：

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

# 創建一個名為python34的環境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda會為我們自動尋找3.4.x中的最新版本）

conda create --name python34 python=3.4

# 安裝好後，使用activate激活某個環境

activate python34 # for Windows

source activate python34 # for Linux & Mac

# 激活後，會發現terminal輸入的地方多了python34的字樣，實際上，此時系統做的事情就是把默認2.7環境從PATH中去除，再把3.4對應的命令加入PATH

# 此時，再次輸入

python --version

# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系統已經切換到了3.4的環境

# 如果想返回默認的python 2.7環境，運行

deactivate python34 # for Windows

source deactivate python34 # for Linux & Mac

# 刪除一個已有的環境

conda remove --name python34 --all

用戶安裝的不同python環境都會被放在目錄~/anaconda/envs下，可以在命令中運行conda info -e查看已安裝的環境，當前被激活的環境會顯示有一個星號或者括弧。

說明：有些用戶可能經常使用python 3.4環境，因此直接把~/anaconda/envs/python34下面的bin或者Scripts加入PATH，去除anaconda對應的那個bin目錄。這個辦法，怎麼說呢，也是可以的，但總覺得不是那麼elegant……

如果直接按上面說的這么改PATH，你會發現conda命令又找不到了（當然找不到啦，因為conda在~/anaconda/bin里呢），這時候怎麼辦呢？方法有二：1. 顯式地給出conda的絕對地址 2. 在python34環境中也安裝conda工具（推薦）。

Conda的包管理

Conda的包管理就比較好理解了，這部分功能與pip類似。

例如，如果需要安裝scipy：

1

2

3

4

5

6

7

# 安裝scipy

conda install scipy

# conda會從從遠程搜索scipy的相關信息和依賴項目，對於python 3.4，conda會同時安裝numpy和mkl（運算加速的庫）

# 查看已經安裝的packages

conda list

# 最新版的conda是從site-packages文件夾中搜索已經安裝的包，不依賴於pip，因此可以顯示出通過各種方式安裝的包

conda的一些常用操作如下：

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

# 查看當前環境下已安裝的包

conda list

# 查看某個指定環境的已安裝包

conda list -n python34

# 查找package信息

conda search numpy

# 安裝package

conda install -n python34 numpy

# 如果不用-n指定環境名稱，則被安裝在當前活躍環境

# 也可以通過-c指定通過某個channel安裝

# 更新package

conda update -n python34 numpy

# 刪除package

conda remove -n python34 numpy

前面已經提到，conda將conda、python等都視為package，因此，完全可以使用conda來管理conda和python的版本，例如

1

2

3

4

5

6

7

8

9

# 更新conda，保持conda最新

conda update conda

# 更新anaconda

conda update anaconda

# 更新python

conda update python

# 假設當前環境是python 3.4, conda會將python升級為3.4.x系列的當前最新版本

補充：如果創建新的python環境，比如3.4，運行conda create -n python34 python=3.4之後，conda僅安裝python 3.4相關的必須項，如python, pip等，如果希望該環境像默認環境那樣，安裝anaconda集合包，只需要：

1

2

3

4

5

6

# 在當前環境下安裝anaconda包集合

conda install anaconda

# 結合創建環境的命令，以上操作可以合並為

conda create -n python34 python=3.4 anaconda

# 也可以不用全部安裝，根據需求安裝自己需要的package即可

設置國內鏡像

如果需要安裝很多packages，你會發現conda下載的速度經常很慢，因為Anaconda.org的伺服器在國外。所幸的是，清華TUNA鏡像源有Anaconda倉庫的鏡像，我們將其加入conda的配置即可：

1

2

3

4

5

6

# 添加Anaconda的TUNA鏡像

conda config --add channels u.cn/anaconda/pkgs/free/

# TUNA的help中鏡像地址加有引號，需要去掉

# 設置搜索時顯示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

執行完上述命令後，會生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:UsersUSER_NAME.condarc文件，記錄著我們對conda的配置，直接手動創建、編輯該文件是相同的效果。

跋

Anaconda具有跨平台、包管理、環境管理的特點，因此很適合快速在新的機器上部署Python環境。總結而言，整套安裝、配置流程如下：

• 下載Anaconda、安裝

• 配置PATH（bashrc或環境變數），更改TUNA鏡像源

• 創建所需的不用版本的python環境

• Just Try!

Ⅹ miniconda和python

你可以在你的python腳本裡面直接import這個腳本，這樣的話就不需要安裝了。