annaconda安装

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温馨提醒：如果不是专业数据分析和机器学习、深度学习方向，可以不安装，使用 python 环境配置 pip 安装需要的包即可，annaconda占用空间大（初始化安装后可以达到10个G多），且独立管理环境上有一定难度，衍生问题众多...

1. 安装

简介：annaconda 简单理解是一个环境管理器

点击下方链接开始下载annaconda

https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe

官网下载地址如下

https://www.anaconda.com/download/success

历史版本

https://repo.anaconda.com/archive/

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2. 环境变量

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在环境变量中的 path 中配置如下四条环境变量，注意把换成自己的路径

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说明：在最新版的 Anaconda 安装中，mingw-w64 可能不再作为默认包安装，如果你要使用 C 或 C++ 编写 Python 扩展模块，或者将 C/C++ 代码集成到 Python 项目中可以安装，然后配置环境变量

3. 检测

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🎉🎉安装成功，完结散花🎉🎉

4. conda 环境使用

（1）配置镜像源

采用清华镜像源，网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

找到 conda 的配置文件 .condarc文件，把如下内容粘贴进去即可

show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

检查配置：使用如下命令查看是否配置成功，在输出的信息中查看 channel 部分

conda info

（2）修改存储路径

检查配置：使用如下命令查看包和环境存储路径

conda info

修改环境存储路径

conda config --add envs_dirs 文件路径

修改包存储路径

conda config --add pkgs_dirs 文件路径

（3）新建环境

回车后就开始加载环境以及下载一些依赖，一个 python 版本的依赖只会下载依次，下次创建就会直接复制过来

conda create -n 环境名 python=版本名称

（4）启用环境

回车后就会显示该环境的路径

conda activate 环境名

（5）查看创建的环境

conda env list

（6）删除环境

conda env remove -n 环境名

（7）安装包

conda install 包名

（8）删除包

只会删除环境中的包，但是不会删除package中的包

conda uninstall 包名

（9）查看包

conda list

5. .condarc 配置镜像源

清华镜像源

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

阿里云镜像源

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkg/main
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkg/r
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkg/msys2
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud

6. ⚠️ 安装问题 ⚠️

如果需要卸载，需要删除干净，特别是需要删除 .condarc 配置文件，否则重重装会报如下错误

7. ⚠️ 环境搭建失败问题 ⚠️

更换了不同的镜像源都无法创建新环境或者是网络问题，这里直接使用本地安装的 annaconda 作为环境，里面配置了大部分包，属于是开箱即用

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