基于Anaconda配置Python开发环境详解（1）安装Anaconda并做基本配置

本系列帖子将从纯小白的视角讲解新手使用Anaconda配置Python开发环境全流程，使用Pycharm编辑器、conda包管理器。

第一节是关于Anaconda安装的

什么是conda

conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。 Conda 适用于 Linux，OS X 和Windows，也可以打包和分发其他软件。

通俗的说，学过Python的小伙伴都知道Python一大优势在于可调用的库非常多，但对于大项目而言安装这些包容易产生冲突，conda是一个很好的虚拟环境管理器，可以给不同项目建立虚拟环境，彼此隔离开。也能打包分发环境等等。

conda版本相关

conda分为anaconda和miniconda。anaconda是包含一些常用包的版本，miniconda则是精简版。本例中安装最新版Anaconda。

为什么要使用conda

Anaconda的base虚拟环境内安装了一大批常用的科学计算包，省去了用户逐个配置的繁琐过程。
conda在安装包时可以自动发现冲突并尽量解出灵活解，方便了大型虚拟环境的配置。
conda可以方便地导出虚拟环境配置并在另一台电脑上复现，便利了项目的迁移。

conda的安装

在Anaconda官网下载Anaconda Individual Edition，是完全免费的。安装过程是一路Next，只需要注意这里：

第一个选项是将Anaconda路径添加到PATH，安装程序不推荐的原因是“可能造成问题需要卸载重装Anaconda”，但是笔者并没有遇到这样的问题。勾选此项后可以方便的在命令行中使用conda命令而不必须打开conda prompt，因此笔者一般勾选。

如果不勾选此选项，在cmd命令行中输入conda会出现“'conda' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。”的提示，需要在所有程序目录中的Anaconda文件夹下打开“Anaconda prompt.exe”才能使用conda命令。

第二个选项是要不要将conda中的Python作为系统默认Python。其实conda安装后会自带一个base环境，安装了一些基本库，本身就是一个Python虚拟环境。

如果不勾选这个选项，而且系统已经安装python的话（就是很多小伙伴在Python官网上下载的大概几十MB的Python安装包），那么在命令行中写入一句

python

则会默认调用系统Python，大致提示如下：

反之如果勾选这个选项，anaconda中的Python环境会覆盖系统默认Python，大致提示如下：

注意提示信息是有一些区别的。

系统没有安装任何Python版本的同学推荐勾选；安装过Python的话，就要看是否愿意覆盖了。

conda切换国内源

conda会默认从国外服务器上下载包，这将导致下载速度非常缓慢，因此常切换成国内的清华源、阿里源，也就是官网的镜像网站。

安装conda后在命令行中输入以下指令：（如果没有将conda添加到PATH，需要打开conda prompt）

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud//pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes

安装完后可以查看conda当前源

conda config --get channels

conda初体验

在命令行中输入

conda activate base

即可进入base虚拟环境，发现操作符之前多出一个“（base）”

之后输入

python

就可以在预装了许多科学计算包的Python环境中输入Python代码了

可以使用

conda list

查看当前环境安装的包，非常丰富。笔者一般不会修改base环境下的包，以免发生冲突。

我们需要构建自己项目需要的虚拟环境，更多conda基本命令与操作详见下次分解。