Mac下安装Anaconda，Conda管理Python环境

在使用Python时，经常需要用到的很多第三方库，如图像处理库Pillow，MySQL驱动程序，Web框架Flask、科学计算Numpy等。可以使用pip一个一个安装，但比较麻烦，还需要来考虑兼容性。因此推荐使用Anaconda，这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台，它已经内置了很多非常有用的第三方库，安装上Anaconda，就相当于把数十个第三方模块自动安装好了，非常简单易用

可以从Anaconda官网下载GUI安装包，安装包有500~600M，所以需要耐心等待下载。下载后直接安装，Anaconda会把系统Path中的python指向自己自带的Python，并且，Anaconda安装的第三方模块会安装在Anaconda自己的路径下，不影响系统已安装的Python目录。

直接下一步安装即可，安装完毕之后，打开终端，之前因为已经安装了Python 2.7和Python 3.6，因此需要使用python2、python3命令才可以进入环境中，因为Anaconda会把系统Path中的python指向自己自带的Python，因此这时候只需要使用python命令即可进到环境中，并且是下载的3.6版本，同时导入numpy包就直接可以使用了

强烈建议用conda来接管Python包环境

conda 是针对于 python 的环境和包管理工具。可以安装 minconda 或 anaconda 进行安装，前者是简化版本，只包含 conda 和其依赖。conda 有 Python3.x 和 Python2.x 系列两个版本，其实都没有关系，因为你在使用 conda 进行创建环境时，可以指定 Python 的版本。

查看 conda 帮助

所有关于 conda 的使用都可以从帮助信息获取，在什么也不知道的情况下就可以使用 conda -h/--help 查看帮助信息：下面介绍常用的几个命令

conda info -e  #查看创建的虚拟环境

conda list

列出当前环境下所有安装的 conda 包。

列出当前环境下所有安装的 conda 包。

安装

使用 conda install 安装 conda 包，会自动处理包之间的依赖。

conda install scrapy

使用 conda 安装指定版本包，既可以使用类似 pip 的 ==，也可以直接使用 =：

  conda install scrapy=1.5.0

更新

使用 conda update 更新 conda 包到最新版本，也可使用 conda upgrade。

conda update scrapy

卸载

使用 conda remove 卸载 conda 包，也可使用 conda uninstall。

conda remove scrapy

环境管理命令

创建环境

创建虚拟环境，使用 -n/--name 指定环境名称。可以在创建环境的同时安装包。由于 conda 将 python 也作为包，所以可以像其他包一样安装。

conda create --name tf python=3.5.2 tensorflow

默认处于 base 环境，进入其他环境需要使用 source activate 手动切换：

注意(mac 环境下可能会出现找不到命令需要执行source ~/.bash_profile)

source activate tf

激活成功会在命令行提示符前面标识出当前环境：

(tf) ➜ ~

若要退出激活当前环境，使用 source deactivate，默认回到 base 环境：

source deactivate

删除环境也使用 conda remove 命令，不过加上参数 --all 并使用 -n/--name 指定要删除的环境名。

$ conda remove -n tf --all

也可以使用命令 conda env remove -n tf。

使用国内 conda 软件源加速

同样，使用 pip 管理包的忽略。conda 会在每个用户家目录下创建 .conda 目录，用于管理创建的环境，而配置文件存放于 .condarc（没有可以新建）。

国内源比较好的有：

使用方法：

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/conda-forge/
$ conda config --set show_channel_urls yes