Anaconda下如何创建python2等虚拟环境

转载：https://blog.csdn.net/qq_38150441/article/details/81083469

前言

现在Python3 被越来越多的开发者所接受，同时让人尴尬的是很多遗留的老系统依旧运行在 Python2 的环境中，因此有时你不得不同时在两个版本中进行开发，调试。

如何在系统中同时共存 Python2 和 Python3 是开发者不得不面对的问题，一个利好的消息是，Anaconda 能完美解决Python2 和 Python3 的共存问题，而且在 Windows 平台经常出现安装依赖包（比如 MySQL-python）失败的情况也得以解决。

Anaconda 是什么？

Anaconda 是 Python 的一个发行版，如果把 Python 比作 Linux，那么 Anancoda 就是 CentOS 或者 Ubuntu。它解决了Python开发者的两大痛点。

第一：提供包管理，功能类似于 pip，Windows 平台安装第三方包经常失败的场景得以解决。
第二：提供虚拟环境管理，功能类似于 virtualenv，解决了多版本Python并存问题。

下载 Anaconda安装包

官网下载地址：https://www.continuum.io/downloads

我们选择 Python3.6 版本的安装包，下载完成后直接安装，安装过程选择默认配置即可，大约需要1.8G的磁盘空间。

conda 是 Anaconda 下用于包管理和环境管理的命令行工具，是 pip 和 vitualenv 的组合。安装成功后 conda 会默认加入到环境变量中，因此可直接在命令行窗口运行 conda 命令

如果你熟悉 virtualenv，那么上手 conda 非常容易，不熟悉 virtulenv 的也没关系，它提供的命令就几个，非常简单。我们可以利用 conda 的虚拟环境管理功能在 Python2 和 Python3 之间自由切换。

多版本切换

# 基于 python3.6 创建一个名为test_py3 的环境
conda create --name test_py3 python=3.6
# 基于 python2.7 创建一个名为test_py2 的环境
conda create --name test_py2 python=2.7
# 激活 test 环境
activate test_py2 # windows
source activate test_py2 # linux/mac
# 切换到python3
activate test_py3

更多命令，可查看帮助 conda -h

包管理工具

conda 的包管理功能是对 pip 的一种补充，如果当前已经激活了某个Python环境，那么就可以在当前环境开始安装第三方包。

# 安装 matplotlib
conda install matplotlib
# 查看已安装的包
conda list
# 包更新
conda update matplotlib
# 删除包
conda remove matplotlib

对于那些用 pip 无法安装成功的模块你都可以尝试用 conda 来安装，如果用 conda 找不到相应的包，当然你继续选择 pip 来安装包也是没问题的。

提高下载速度

Anaconda 的镜像地址默认在国外，用 conda 安装包的时候会很慢，目前可用的国内镜像源地址是清华大学提供的。修改 ~/.condarc (Linux/Mac) 或 C:\Users\当前用户名.condarc (Windows) 配置

channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true

除此之外，你也可以把 pip 的镜像源地址也换成国内的，豆瓣源速度比较快。修改 ~/.pip/pip.conf (Linux/Mac) 或 C:\Users\当前用户名\pip\pip.ini (Windows) 配置：

[global]
trusted-host = pypi.douban.com
index-url = http://pypi.douban.com/simple

接下来介绍如何吧配置好的虚拟环境添加到pycharm中。

1.打开右上角file，点击settings

2.找到project workplace中的 project interpreter

3.点击右上角设置符号中的“add”，选择existing environment

4.点击interpreter，找到虚拟环境中的python.exe，添加，完成。

reference：https://www.cnblogs.com/leezx/p/7442861.html

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