Anaconda python windows环境安装及完全排坑教程

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Anaconda是什么？
1.0篇 anaconda初体验
- 1.Anaconda3的安装
- pycharm部分（额外内容）
2.0篇当你使用了anaconda的python环境一段时间后~（2021.4.1更新）
- 1.pip的使用
- 2.package更新（包更新） | conda的更新 | anaconda的定期更新（2021-07-15腹痛病假家中，补充anaconda包更新中的几类常见报错问题）
- - 2.1 package更新
  - - 2.1.1 pip更新
    - 2.1.2 更新之后，提示我的pip没有了，怎么办？（2021.10.27夜补充）

Anaconda是什么？

有些新同学希望了解数据科学的内容，通过各方渠道了解到了anaconda这只神兽，但在安装到使用的过程中，往往面临着一个又一个的大坑，所以我趁着重新安装，尽可能的把之前趟过的雷再踩一遍，并且把处理的过程和最后的效果进行记录和展现。conda是一个python环境的管理器，而anaconda将conda对python的管理可视化，也加入了不少便于你直接操作conda的选项，让你使用conda管理python更加得心应手。

你可以理解为，你是一个开发商，住户python生活在你经营的conda小区内。经过装潢和美化，小区的基础设施（管理python和包），配套物业（管理各种IDE编辑器），行政人员（上传下达你的旨意）这些全部的核心内容，统称为一个anaconda的整体社区。你可以选择只盖一栋名为base的房子（这个名字是随便起的，只不过conda默认存在base环境），让python3.7小姐带着她的numpy，pandas，matplotlib入住。也可以在之后开辟一块新的建筑用地，加盖一栋名为tensorflow（第二栋楼起名全由你心情而定）的房子，并决定这栋房子让python3.6妹妹还是python3.8姐姐入住。事实上，你中意的不是python妹子，二是你即将要送给她们随身携带的包包，她们搭配什么样的包包更美，更加和谐。未来，当你又需要给合适的包包找主人时，你还是可以选择要么把包包送给合适的“旧人”托她保管，日常携带，也可以再盖起一栋新房，再招揽一名python小姐姐，托她保管。也可能因为有那么一栋曾经盖好的房子年久失修，里面的小姐姐人老珠黄，包包也是破破烂烂的。这种的，就做个负心汉，把房子整个拆了吧，conda不需要保护文物。

仅以此篇，送给我即将读研究生的金融小肥⚪。

1.0篇 anaconda初体验

1.Anaconda3的安装

国内网络即可高速下载，anaconda3是相对于其他版本而言的，在百度上搜索anaconda即可找到官网链接

进入官网后，选择个人版本点击’Download Now’即可下载。

选择python3.7版本进行下载。可供选择的两个版本主要纠结于选择python2 还是python3，这里简单说一下，python2是相对较旧的版本，在程序员间早期使用python进行开发也是在意python的简洁和开发周期，这个时间程序代码使用的大多是python2语言。但python被数据科学领域所重视，并且开始应用一些三方库Numpy，pandas这类的，绝大多数留存的开发脚本都是以python3写成的。所以现在初学的宝宝们，python2不需要顾虑，甚至python2和python3的区别在你初学python时肯定就或多或少知道一些了，一言以蔽之，python3学会了，你是可以看懂python2的代码的，所以直接选择python3版本进行下载。

直接点击’Download’默认下载的是64-bit，即64位系统版本的anaconda.exe（安装程序，可执行文件）。虽然笔记本现在很少见到32位系统的了，但是学校机房的一些老旧电脑，还是存在32位系统的情况。怎么确定系统类型呢？

windows 10请查看：百度经验
windows7请查看：系统城
MAC OS请查看：友军博客

以64位windows10系统为例

点击next

同意此协议，意味着你的电脑在执行这一程序时，它就姓anaconda了

默认弹出的单选项是选中’Just Me’，但我其实建议，如果你的账户，是管理员账户的话，尽量选择下面的All users，选择All Users后会看到下方的Next选项上出现了一个黄蓝格子的盾牌，这表示你需要以管理员的权限去执行这一Next操作，不要害怕，只要你是管理员点下去是一定会进入下一步的，也不会对你的电脑做什么额外的操作，请放心！

可以看到它默认的这个路径选择了c盘，这里很有讲究，请务必遵循以下几点。
1.如果电脑是多盘符的，即你除了c盘还有d盘或者额外的更多盘。请一定选择一个c盘以外的盘进行后续安装操作。
2.如果你的电脑只有一个盘，请务必在c盘下新建一个独立的根文件夹（即点开c盘之后第一层就能看到的文件夹，路径上可能是C:\Anaconda3这种），然后在这个文件夹下进行安装。
3.请务必保证多重嵌套的文件夹，不要出现英文，数字，下划线以外的字符。（例如 "E:\大学\machine learning\Anaconda3"这种的，大学这种汉字在未来某些场合会出现使用时部分不兼容的情况）主要是避免在未来某些场景安装过程时，出现乱码，报错的情况。中文安装路径在安装时是不会报错的，但当你使用了一段时间突然发现错误是由于中文路径导致的，是不是很绝望？

第一个多选框默认是不勾选的，它表示在你的计算机中自动添加环境变量，添加的好处是你可以在命令提示符（windows+R快捷键呼出‘运行’后输出cmd召唤的程序）下进行直接的相关操作；

第二个多选框勾选的含义表示让的计算机的python3.7版本不仅供anaconda使用，也可以被其他的软件使用。例如pycharm。

我的建议是不自动添加环境变量，并且选择自动安装一份python3.7

等待安装完成，后续的所有选项全部不选。

安装完成后，在开始菜单，可以看到，新增了以下的程序：

因为上面我们没有让它配置环境变量，所以现在要手动添加一下环境变量。什么，你问我什么是环境变量？简单来说，计算机的文件这么多，我们怎么快速让计算机帮助我们找到想要执行的程序呢？设置环境变量，就是为了设置一个目录，目录里记录着常用程序的存储路径。

建议一个简单粗暴的方法，在用户变量和系统变量里path里都执行以下的操作。
首先是用户变量：

点击“新建”，复制anaconda程序的文件路径：

即“D:\ml\Anaconda3\Scripts”

我们还需要让计算机能找到python的所在路径，所以还需要复制python程序的文件路径：

即“D:\ml\Anaconda3”
加入了两个路径后的结果如图所示。

用户变量里我们添加完了，同样的操作在系统变量里再次执行一遍。

可以看到，系统变量里也已经添加完毕。注意关闭窗口的方式，一定要逐层确定，点右上角X号会前功尽弃。

早先安装时出现过这样的情形，环境变量配置完毕，但在命令提示符下输入python时弹出了windows10商店的python内容。

解决方法如下：
1.问题在于环境变量的优先级
2.在用户变量的path里，可以看到首置位是WindowsApps，我们选中这个并进行下移，至少要保证下移到刚才创建的变量以下。
3.重新尝试
4.问题可以解决，此问题结束。
5.问题未解决，可以彻底删除这一条环境配置，对于环境无影响。以后需要还原，可直接从其他电脑上复制这行代码或者手工录入，即可还原。

分别在系统变量和用户变量里配置完毕，在命令提示符下输入conda和python，查看结果。

出现了这样的warning提示：

Warning:
This Python interpreter is in a conda environment, but the environment has
not been activated. Libraries may fail to load. To activate this environment
please see https://conda.io/activation

网上很多这样的解决方法啊，先说亲测可用的解决办法。
本质上是因为这个python是需要在conda环境下才能完整运行，而你在不启动conda环境时直接启动python，就会产生这样的warning，普及一个小知识，warning英文翻译为“警示，警醒”，而并非error的报错，所以我们还是继续执行python的语句，但是存在一些三方库无法顺利加载的问题。

就比如很简单的一个import numpy的操作，可以看到提示了我们找不到指定的模块，但实际上，安装anaconda很重要的一个原因就是因为它提供了很多已经预制好的科学计算模块，numpy当然包含在其中。

遇到这个问题怎么解决？
按照网上的说法，无非就是完成以下几步操作。

conda info --envs

conda

pycharm部分（额外内容）

在pycharm上和conda环境进行联动是你未来必须要经历的，所以要未雨绸缪。毕竟就个人开发习惯而言，cmd.exe和python的IDLE我用着不太习惯，日常比较推荐的三个开发环境，分不同需求使用。jupyter notebook一般用来生成给甲方单位阅读的模型开发和数据分析文档。vscode更像是一个notepad++和UE的替代品，它的配色的编写文档的习惯都让我感觉非常舒适。

下载一个pycharm，建议个人开发和学习，都选择以下标注的这个版本。FREE！当然如果你的公司注重正版软件，或者和pycharm团队有合作关系，那么有白嫖的专业版为什么不用呢？（比如我们233333333333）

pycharm的相关选项和具体设置是纯英文的，在网络上有一定数量的汉化版本，和几个大牛在github持续更新的中文汉化解压包。我必须要说，这些内容我都是使用过的，而且大多数都已经进行了大量的不同角度的尝试。先表达我的态度，我不推荐使用汉化包进行解压替换，或者直接下载可用的汉化版pycharm。原因如下：

直接的汉化版pycharm往往版本较老旧，且可用的内容和功能和最新pycharm有一定差距。pycharm的维护和更新往往都是bug的修复和功能的添加和优化，而并非挤牙膏，所以保持较新的版本对任何新手和开发一线都是有益的。老旧版本会让部分协同工作出现磕绊。开发效率也较低。
以汉化包的形式解压在官方的免费版本的文件夹下，其覆盖的内容不会随着你的版本更新而自动替换（因为他并不像设置config文件或者调整json参数一样）。在你汉化覆盖之后，任何的自动更新都会导致你的pycharm不可逆的损坏，最终你只能卸载重装。而且即使你选择了不更新，使用这一版本，在启动过程时，pycharm会有类似tips的小贴士，告知你pycharm的使用小技巧，因为内容繁杂，汉化包不会对这一部分进行汉化，从而导致你看到各种各样的垃圾字符。
身为和计算机程序打交道的从业人员和兴趣爱好者，要掌握一定的操作术语，pycharm的硬性要求会对你的这类词汇量有一个硬性的补充。
如果真的对中文有执念，请安装vscode，并在扩展里直接下载简体中文汉化包。

可以看到，还是有一些极少数蹩脚的翻译，但是已经好很多了。而且有个隐形福利，扩展之丰富，功能之便捷，让你真的敲代码都从未如此快乐。（可以自行了解vscode的彩虹屁插件）

说回pycharm，pycharm的每个project是允许你使用不同的python环境的，这里我只举出其中一个环境使用的conda环境。
0.新建一个项目。即create project

开局懵比，我的天这是要选什么。。。
这里确实有一些门道，它具体要你做的有以下几步，包括（创建你的项目名称，选择你要把项目保存的路径，选择你开发这个项目要用到怎样的一个环境）。
① 项目名称在location的输入框中确定名称，但此时它已经指定了一个存储project的路径，如果你有自己的安排，就在这一步进行选择，这里我推荐统一使用全英文小写路径进行命名，这是习惯，也是为了避免日后在复用过程中，因为中文或其他特殊字符不识别，导致其他一些离谱的报错。在你修改好location的最后一层（即你的项目名称）后，相对应的下面的location，名称也会对应变化。

② 我主要的目标是针对使用conda环境的用户，所以这里只介绍已经安装conda环境之后，怎样使用在pycharm使用。下面的两个选项“new enviorment using”和“existing interpreter”表示你要选择自己创建一个新的独立python环境还是沿用已有的python环境。你还记得你安装的conda环境是干啥的吗？对没错，它就是一个包装好的，集中了很多python三方库的python环境，是的，说到底他还是个python环境。

所以不要头脑发热，看到上面出现了conda就选择上面的new，选择之后他会在“new enviorment”里你指定的location下通过网络下载一份选定python版本的conda环境，而这个conda环境是完全崭新的，各种包还需要你进行后续安装。这个功能类似anaconda里的create new enviorment。

直接选择已有的conda环境，是的你会在“existing interpreter”也看到那个熟悉的绿色logo。但你这里初次打开很可能是空的，点击右侧的’…’，出现如下的界面。
继续操作，先选择conda enviorment，再点击右侧的’…’，此时需要你选择的是你conda环境中python.exe放在了什么位置上，这个路径通常在你安装anaconda时的第一层文件夹下，选择它，点击确定。

ok，你做到了。

但是还有一些奇葩，他们勇于尝试，已经在使用一个新的自建环境并且还工作了一段时间，重建项目的成本巨大，那么应该怎么调整自己的环境呢？

1.首先在你新建的项目中（一定会有一个新建的项目的，否则你根本不在我的这个界面），点击菜单栏中的File ->settings。选择project，在interpreter中参考上面的设置。

2.参考上方设置后，再次打开，看到以下配置即可。

3.测试方法，可以随意建立一个python文件，在其中输入你常用的三方库，比如import numpy，观察是否能够联想出来（这是最迅速的方法，只要能联想出关键词即表示设置成功，但不能根据是否出现关键词断定安装失败，因为pycharm有关闭自动联想的功能，开启方法：File-Power Save Mode 处于关闭状态，否则Pycharm一直处于节能状态，无法出现自动提示和补全功能；当其关闭时，Pycharm会有红色标记、下划线等提示出现。）

最后，这是正常使用的pycharm界面。在这台机器上我是没有安装其他的python环境的，全部使用conda下的python，各类三方库正常调用。

文章只是从一个新人入坑的逻辑角度去码字排列的，可能诸多问题我没有想到，或者没有在这几次重复安装的测试中遇到相关的问题。MAC和Linux的教程其实相对windows受众群体小，而且这两个开发环境如果你真的使用到，相信你的圈子一定也不会太过业余。视女朋友需求吧，问的较多的问题我会总结之后一并对此文进行更新，内容过多会考虑更新2.0，到时候再出一次mac的相关教程。

希望能够对你的成长有所帮助！

2.0篇当你使用了anaconda的python环境一段时间后~（2021.4.1更新）

1.pip的使用

使用了一段时间之后，因为python的更新，或者python三方库的更新，根据需求你必须更新自己的package，一个个的更新总是麻烦的。好在python中有个很好用的python包管理器，pip（packages installer for python），它可以帮助我们很好的管理现有的环境下，已有哪些包，这些包对应的版本号是什么，并提供一些命令供你以最小代价的管理版本并即时更新。

pip list

执行这条命令适用于以下两个场景，但以下过程我将比较详细的演示两个场景的实现过程，根据需求选择相对适合你的执行方法：

首先说结论，我推荐第一种执行方法。

1.直接在cmd.exe 里输入后，即可看到你的电脑中当前安装的python包和对应版本。

在这里报错了怎么办？以下是万能解：请查阅你的环境变量一栏，具体设置方法XP/win7/win8/win10 右击“我的电脑/此电脑/计算机”(或者是其他你曾经起过的奇奇怪怪的名字)，请记住这一图标。右键菜单中选中“属性”，不论你打开的是怎么样的界面，找到“高级系统设置”这一选项，点开之后选择“环境变量”。在*系统变量*中找到path，并添加你python安装的所在文件夹，即可实现。

2.conda环境下运行anaconda prompt

运行anaconda prompt.exe，它的本质是加载了在cmd命令行下激活了conda环境后的结果。

pip install + '包名‘
例如：
pip install tensorflow

同样的，在这样的环境下，直接输入：

jupyter notebook

即可在浏览器中进入你的jupyter notebook，并且你可以发现你经营许久的python环境（安装了各种奇奇怪怪的包），你的jupyter notebook也设置到了对应的路径下（刚安装时会默认指向到你的"documents"文件夹下）。

为什么会特意提一句这个呢？

有部分同学尝试以这样的方式启动conda环境，如下操作：

windows+R 打开”运行”窗口
cmd命令，进入cmd.exe
输入以下命令：

conda activate

(其实是3.1)报告各种错误，常见错误包括但不限于：

CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate’.

许多博主往往是东拼西凑，勉强输入了某个指令，最后莫名其妙的进去了。但原理却鲜有人知。这些内容我会在文章最后开设一个FAQ模块，集中回复。为了不破坏文章连贯性，接着下面的写。

在激活conda环境后，输入了:

pip install tensorflow

jupyter notebook

第一条命令可能会报错

pip install tensorflow

“Cannot open E:\Anaconda3\Scripts\pip-script.py”

第二条jupyter notebook打开了然后发现文件路径不是你的ipython存储位置，切换起来异常痛苦，因为它没有后退的按钮。

明明使用anaconda prompt下输入的"jupyter notebook"，可以正确引导进入之前已经设置好的jupyter路径，为什么使用这种方式，排除万难好不容易成功了，到jupyter路径这一步又出错了？

一言以蔽之。你电脑中的python和其他包经历了升级，卸载等操作，但anaconda是一个可视化的多python环境管理器，jupyter也会升级，当你升级的版本不适配当前的python时，就会默认还原或者是用旧版的jupyter，旧的jupyter是全部按照默认路径进入的。

结论：我推荐使用第一种方法进入你需要的conda环境。亦或者通过打开anaconda后，运行powershell prompt（powershell.exe在windows系统下用于替代老旧cmd.exe）

2.package更新（包更新） | conda的更新 | anaconda的定期更新（2021-07-15腹痛病假家中，补充anaconda包更新中的几类常见报错问题）

（写在前面！任何稳定的系统和需要使用很久的代码需要在一个稳定的生态环境下散发自己的光和热，即使他长的歪瓜裂枣，即使他已经步履蹒跚。但你给他从一个稳定的环境中抽离，让他去适应一个新环境下的种种规则，他就有可能暴毙！）

环境也好，语言版本也好，乃至一些包一些方法也好，建议对于代码量有正确评估和认知后再做更新，否则你不会知道自己更新后面临着多少的修改和重写！

2.1 package更新

以下是针对python3的描述和更新方法。python2请做语法上的适度调整。

python本身依靠丰富的包，且使用简单，轻量级而流行。可以简单通过别人写好的python代码封装成包，被你根据需要存储在你的python环境下，再根据需要使用即可。这些包既可以自己加工整理制作，也可以由机构维护或公司开源得到。我们通常使用中需要更新的，是那些有人或团队在维护的，且多数是为官方（The PSF，The Python Software Foundation）所认可的包。所以你会在PYPI（Python Package Index）的网站上搜索到那些耳熟能详的包，在这里的PYPI可以看作是python这门语言的成语词典，（注意不是字典，汉语中的字典用于记录字形字音，成语词典告诉你的是字组合后的用法）。接下来教授的包更新方法中的两种，即pip和conda通过网络进行包更新，本质来源上是从pypi上来的，这点要明确。在github上，有各行各业的代码大神也在根据自己的业务需求构思一些常用代码并封装成包，如果你的需求与他恰好吻合，那你其实可以直接拿来他的包用，但有可能他的包并没有参加或者没有通过the PSF的审核，所以你就不能在pypi上找到以及从pypi的任意渠道下载。对于这种包的态度，我是呈乐观态度的。这些包应用的场景不多，但你既然选择了这个包，那么就表示它在你的心中优于那些大众都在使用的包，它的设计像是礼服里的高定，它没有考虑过多的场景而使代码变得冗余和低效，一针见血的高效解决单一问题。理论上来说，这类包的安装更新也是可以记录的，下面会捎带着简单提两句。

2.1.1 pip更新

pip是pypi推荐的安装包的方式。

一点干货。几行代码自动pip方式更新全部现有packages
新建一个.py文件，将以下代码粘入，然后执行，或者复制到ipython下的一个代码块内，执行它

#加载包
import pip
from subprocess import call
from pip._internal.utils.misc import get_installed_distributions
#一个循环搞定
for dist in get_installed_distributions():#注意缩进四个空格
call("pip install --upgrade " + dist.project_name + ’ -i https://pypi.douban.com/simple’, shell=True)

2.1.2 更新之后，提示我的pip没有了，怎么办？（2021.10.27夜补充）

有小伙伴在后台私信我，说在应用了我这段更新代码之后，或者经常在更新部分的package它会有一个warning，提示你，啊，你的pip版本是什么21.2.1，但现在都出到21.4.2了，建议你去更新，欸，于是你也希望用新的啊，就会执行以下的命令：

pip install  --upgrade pip

很高兴你照做了，这个也是符合我上面更新一段介绍的，这样确实是更新了，更新之后呢？你在你的conda控制台，再次输入pip命令，却得到了如下的提示：

(base) C:\Users\yooounglee>pip list
Script file 'F:\learning\anaconda\Scripts\pip-script.py' is not present.

输入pip list希望查看下现在环境下可用的python包，结果却提示你的pip-script.py文件都没有了。
解决方法两步走，因为知识有门槛，我这里优先介绍最直接了当的方法,网络可能会介绍各种各样的尝试办法，但你们看到的那些，无论是采用原始的easy_install也好，还是你根本看不懂的sudo命令，请不要没头苍蝇乱碰了。执行如下命令：

(base) C:\Users\yooounglee>python -m ensurepip

python -m ensurepip 这条命令直接将你现有的python环境中pip抹掉重来，它会默认安装匹配你的python版本的pip包。执行完毕后请输入：

(base) C:\Users\yooounglee>python -m pip install --upgrade pip

抱歉依旧是这么简单粗暴，直接更新我们的pip至最新版本，这次单独对pip进行更新，而且用到python -m即可让安装后万无一失。（此方法以不变应万变，任何出现 pip 异常的情况，此方法都可以解决）

先就写到这里，睡觉了，各位安。