教你如何使用 Anaconda 虚拟环境管理 Python 版本

在前几篇博文中介绍过virtualenv、virtualenvwrapper等几个虚拟环境管理工具，本篇要介绍的anaconda也有很强大的虚拟环境管理功能，甚至相比virtualenv、virtualenvwrapper等工具，更加强大。

Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。我们本篇要介绍的anaconda虚拟环境管理就是使用其中的conda。

conda是一款极为特殊的环境管理工具，之所以说它特殊，conda的设计思想——conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待，甚至包括python和conda自身！

因此，conda打破了包管理与环境管理的约束，能非常方便地安装各种版本python、各种package并方便地切换。也就是说说，在进行虚拟环境管理时，conda可以独立于系统原有的Python版本而创建任意版本的Python解释器，这是virtualenv、virtualenvwrapper等工具所不具备的。

$ cd /home/Ubuntu/download
$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh

如果没有意外，上述命令结束之后，在/home/ubuntu/download目录下会下载成功一个名为Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh的文件。

通过以下命令正式开始安装：

$ bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh

Do you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> yes

[/home/ubuntu/anaconda3] >>> /usr/bin/anaconda3

当然，我这次安装选择的是默认的/home/ubuntu/anaconda3目录中，所以直接回车即可。

输入完成之后，系统将继续完成安装，知道出现如下输出提示：

Do you wish the installer to initialize Anaconda3
in your /home/ubuntu/.bashrc ? [yes|no]
[no] >>>

这里，你可以输出yes。意思是，将/home/ubuntu/anaconda3下的bin目录添加到当前用户的环境变量配置中。如果错过了这一步配置或者输入的是no，你将需要进行手动配置环境变量：

$ cd ~
$ vim .bashrc

# anaconda3的配置环境
export PATH="/home/ubuntu/anaconda3/bin:$PATH"

$ source .bashrc

如果上面的所有步骤都没有意外，顺利完成的话，事实上anaconda就已经安装成功了。我们来验证一下。

直接在命令行中输入python，看看Python的版本：

$ python
Python 3.7.1 (default, Dec 14 2018, 19:28:38)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

$ conda --version
conda 4.5.12

conda create -n env_name python=version package_names

其中，参数-n是指接下来的参数指定虚拟环境名，与–name等效，所以python36即为指定的将要创建的虚拟环境名。python=version是为虚拟环境指定Python版本，指定版本后，conda会安装该版本下最新的子版本，例如指定版本为3.6时，conda将会安装最新的3.6.x版本。package_names是要为新的虚拟环境创建时就安装的包，这里也可以不安装其他包，省略这一参数，在后续使用虚拟环境时安装第三方包。

例：创建一个虚拟环境，Python版本为3.6，虚拟环境名为python36

conda create --name python36 python=3.6

conda env list

# conda environments:

#

base * /home/chb/anaconda3

python36 /home/chb/anaconda3/envs/python36

上述结果列出了当前系统中所有conda创建的虚拟环境，即环境所在目录。base是安装anaconda时指定安装的Python环境。型号（*）是指系统当前说还是用的Python环境。

conda activate env_name

conda activate python36

conda deactivate

什么是共享虚拟环境呢？当我们在本机上开发了一套代码，然后将代码上传到github或者发给项目组其他人，这是别人可不知道我们开发的代码上面用到了哪些依赖，conda提供了方便得功能将虚拟环境中所有依赖包统一导出一个配置文件中，在别的机器上使用这套代码时，根据conda导出的配置文件重建虚拟环境即可，这就是共享虚拟环境功能。在多人协作开发及开源的情况下，共享虚拟环境无疑是一个非常实用的功能。

先来导出依赖到配置文件：

conda env export --file python36_env.yml

environment.yaml是导出依赖的目标文件，运行命令后，当前目录下就回生成一个environment.yaml文件，包含了所有依赖信息。

根据配置文件创建虚拟环境：

conda env create -f /home/chb/code/python36_env.yml

 conda remove -n python36 --all

conda env remove -n python36

conda install package_name

pip install package_name

conda list

conda update package_name

conda update --all

conda search keyword

conda search pan

conda remove package_name

虽然相较于virtualenv、virtualenvwrapper等工具，anaconda安装要复杂一下，但无疑anaconda功能更加强大，可以更加方便得进行包管理。