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1 Why Anaconda？
Anaconda最大的优势我认为在于可以做环境管理，可以通过创建不同的环境，安装不同的包。
简单来说，就比如我们在github上下载了一个代码，是用python2.6写的，但是我们的python是3.7的版本。如果我们没有用anaconda，那么我们可能就只能把代码全部改为3.7的代码，或者说重新安装一个python2.6。但是我们有了anaconda的话，就可以自己安装一个python2.6的环境。
或者说我们环境中的框架（假设TensorFlow是1.8的），但是我们下载了一个代码是TensorFlow1.6的。如果不用anaconda，又只有将TensorFlow给降级或者重新改代码，但是有anaconda，我们可以重新开个TensorFlow1.6的环境，在这个环境里面跑代码。
2 Anaconda安装流程
2.1 卸载python
因为python是与anaconda冲突的，如果电脑上在安装anaconda前安装了python，那么一定要先把python卸载了。
2.2 下载anaconda
- 进入anaconda官网，https://www.anaconda.com/，点击
get start：
- 点击
download：
- 选择适合自己电脑的版本点击下载：
2.2 安装anaconda
anaconda的安装就是傻瓜式的安装，跟着步骤一步步点就是了。（因为网站下载太慢了，所以我用的是我19年下载的安装包）
点击Next。
点击I Agree。
这里的两个选择，Just Me是只针对单个用户，Al Users是针对所有用户。这里的用户就是系统用户。就是小时候家里面不让你玩电脑游戏，把游戏放在一个用户里面，另外一个全是学习软件的用户给你的那个用户。
所以具体选择哪一个就自行决定，没有特别的需要注意的地方。
这里两个选项，第一个选项是将anaconda添加至系统环境变量的PATH中，连这个软件的作者都是Not recommended，所以这里是不推荐勾选的，还是自己配置环境变量比较好。第二个就是将anaconda给选择为默认的python，这个要勾选上。
接着就等待安装结束就行。安装结束后，这里会推荐一个pycharm，可以直接点击这个链接进去下载。
2.3 配置环境变量
右键点击此电脑 > 属性 > 高级系统设置 > 环境变量，进入以下界面：
这里有两个PATH，上面的PATH设置了就是只针对所选的用户，下面的PATH设置了就是针对计算机上的所有用户。推荐设置上面的用户变量。
打开PATH，找到自己Anaconda的安装路径，依次输入：
anaconda_path
anaconda_path\Library\bin
anaconda_path\Scripts
这里的anaconda_path就是你anaconda的安装路径。就比如我的anaconda安装路径是D:\anaconda\anaconda，那么我的PATH就设置的是：
D:\anaconda\anaconda
D:\anaconda\anaconda\Library\bin
D:\anaconda\anaconda\Scripts
设置好了之后，打开CMD，输入conda list，检查是否有如下类似的输出：
如果有这样类似的输出，那么说明anaconda安装配置成功。
3 anaconda镜像源配置
相较于pip install xxx，conda install xxx可以一方面很好的解决环境依赖的问题（在不同的环境下安装不同的包，是不会互相之间影响的），同时使用conda install xxx可以很好的解决库之间的依赖关系（假设TensorFlow1.8需要Numpy1.16，那么安装TensorFlow1.8时anaconda可以很好的帮你把Numpy1.16也一起解决了）。
但是如果不配置国内镜像源的话，可能会导致下载速度过慢，甚至于直接无法下载的情况。
简洁的中科院anaconda镜像源配置如下（因为我用的就是中科院的镜像源）：
- 打开
cmd； - 依次复制粘贴并回车以下语句：
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- 输入以下命令，查看是否配置成功：
conda config --show-sources
如果出现以下内容，那么镜像源配置成功：
这里有个要注意的就是defaults是默认的源路径，conda install的顺序是按照这个channels从上往下以此遍历源的（即如果在第一个channel发现了这个源那么就安装，否则就向下一个源遍历），所以这里defaults一定要放在最后，否则会很慢。
详细的镜像源配置可以参考这篇文章：Anaconda3镜像源修改，我个人使用的是中科院镜像源。
4 pycharm + anaconda使用
4.1 创建项目时选择conda环境
pycharm是可以与anaconda配套使用的。在pycharm中选择new project的时候，可以选择使用哪一个anaconda的环境。
打开下拉菜单，有两个选项：
这两个选项，第一个New environment using conda，指的是用anaconda创建一个新的环境，等同于在anaconda prompt中使用命令：
conda create -n env_name python=x.x
这里env_name对应上图界面中Location中的untitled，python=x.x对应上图界面中python version中的3.8。
第二个选项existing interpreter就是指的从现有的anaconda环境中选择一个环境作为该项目的环境。
但是有的时候如果没有加载的话是读取不到这个环境的，所以当你选择下拉菜单发现没有你已经创建好的环境时，点击旁边的...。
继续选择...：
找到你创建的环境中的python.exe文件，选择即可。（通常目录为anaconda目录\envs\环境名\python.exe）。就比如我有个环境tf18，我的anaconda目录为D:\anaconda\anaconda，我这个环境的interpreter的目录为D:\anaconda\anaconda\envs\tf18\python.exe。
4.2 更改项目环境
当然，有的同学可能在这一步创建的时候忽略了interpreter或者忘记了，导致项目创建在了其他环境中，在这种情况下不必删了重新来，可以在pycharm中更改项目的环境。
操作以下步骤：打开项目 > 点击左上角File > 点击settings > 找到Project: project_name > 找到Project Interpreter
在这里，我们可以在右边看到我们当前的环境，以及该环境下安装的库。如果要切换环境，点击下拉菜单，即可看到已在interpreter中的环境：
如果没有想要的，可以点击右边齿轮 > 选择Add进入4.1中相同的界面：
也可以选择Show All查看已有的interpreter：
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/175284.html原文链接：https://javaforall.net
