使用 Anaconda

Anaconda 是一种 Python 的免费增值开源发行版，用于进行大规模数据处理, 预测分析, 和科学计算, 致力于简化包的管理和部署。

简单来说，Anaconda 提供了一个包含 Ptyhon 、conda 以及常用第三方包的环境。

功能

在 Anaconda 下，不同的项目使用独立的开发环境，不同的开发环境下使用不同的 Python 版本，并且包互相隔离。

安装

官方 、镜像 下载安装。

conda

conda 的主要功能就是 环境管理 与 包管理。

像是结合了 virtualenv 与 pip。

或者用熟悉的 Node.js 来打比方， conda 结合了环境管理(nvm) 与 包管理器(npm、yarn …)的功能。

不同的是 conda 将几乎所有的工具、第三方包都当做 package 对待，比如 VScode 是一个 package，不同版本的 Python 是一个 package, conda 本身也是一个 package。

管理 conda

Windows 下如果已经将 %Anaconda%/Scripts 添加到环境变量，可以直接在 Cmd 下使用， 没有添加的可以从开始菜单找到 Anaconda Prompt 启动开始使用。

初次使用可以尝试更新：

conda --version
conda update conda
## Proceed([y]/n)? y

管理环境

可以使用 conda info --envs 查看所有的环境，conda 会有一个默认环境 root， 其中带 * 号的为当前环境。

创建一个 snowflakes 环境并安装 BioPython 包：

  1. conda create --name snowflakes biopython conda 会检查 biopython 的依赖，并提示是否继续；
  2. activate snowflakes 激活环境之后，就处于 snowflakes 之下了；
  3. deactivate 回到默认环境 root；

linux/macOs 下应使用 source activate snowflakes 或 source deactivate。

新环境中的 Python 版本与安装 Anaconda 的 Python 版本相同， 可以使用 conda create --name snakes python=3.5 指定所需的 Python 版本。

管理包

查看当前环境下的包：conda list

检查是否可以从 Anaconda 源中获取 package：conda search scrapy

安装到当前环境：conda install scrapy