Anaconda教程,Python版本控制

前几天一个粉丝问我Anaconda相关的问题，我发现很多人对Anaconda的概念还不是很清楚，所以我决定写一篇文章来介绍一下Anaconda。

python版本控制有很多种，两种常用的版本控制方式是Pyenv和Anaconda。

Pyenv: 是一个强大的Python版本管理工具,它允许你在同一台机器上安装和管理多个Python版本
Anaconda: 是一个用于科学计算的Python发行版，它包含了一套强大的包管理和环境管理系统。

该用哪一个？
如果你只是想要在自己的电脑上安装多个Python版本，那么使用Pyenv就可以了。如果你想要在自己的电脑上安装多个Python版本，并且还想要管理这些版本的依赖包，那么使用Anaconda就可以了。主要是开发Python应用，Pyenv可能是一个好的选择，如果你的工作主要涉及到数据科学、机器学习或者大数据处理，那么Anaconda可能更适合你。

这里主要介绍Anaconda的安装和使用。

1：Anaconda安装

我将以三个平台来介绍Anaconda的安装，分别是Windows、Linux和MacOS。

1.1：Windows

访问Anaconda的官方网站下载适用于Windows的Anaconda安装程序，下载地址：https://www.anaconda.com/download

例如：点击下载Anaconda3-2023.03-1-Windows-x86_64

双击下载好的 .exe 文件，按照提示进行安装即可。

安装完成后，打开命令行，使用如下命令来检查是否安装成功：

conda --version

conda list

1.2：Linux

访问Anaconda的官方网站下载适用于Linux的Anaconda安装程序，下载地址：https://www.anaconda.com/download

例如：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh

按照示例，你将下载一个名为 Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh 的文件，这个文件名不是固定的，它会随着 Anaconda 的版本而变化。请注意你自己下载的文件名，以便后续的命令中使用。

这是一个 Shell 脚本，你可以使用 bash 命令来运行它：

bash Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh

如果你没有特殊需求，一路回车加 Yes 就可以了。

重启终端，或者使用以下命令使安装生效：

source ~/.bashrc

安装完成后，打开命令行，使用如下命令来检查是否安装成功：

conda --version

conda list

1.3：MacOS

访问Anaconda的官方网站下载适用于MacOS的Anaconda安装程序，下载地址：https://www.anaconda.com/download

例如：点击下载Anaconda3-2023.03-1-MacOSX-arm64

打开下载好的 .pkg 文件，按照提示进行安装即可。

安装完成后，打开命令行，使用如下命令来检查是否安装成功：

conda --version

conda list

2：Anaconda使用

2.1：创建一个新的环境

Anaconda 可以创建多个环境，每个环境中可以安装不同版本的 Python 和不同的包。

conda create --name myenv

这个将会创建一个名为 myenv 的环境，环境中包含了 Python 和一些核心的依赖包。

此外，还可以指定Python版本：

conda create -n myenv python=3.9

如果提示如下错误，请尝试更换Python版本。

PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:- python=3.9Current channels:

2.2：安装 Python 包

conda install -n myenv numpy

这里我们在 myenv 环境安装了一个名为 numpy 的包，这个包是用于科学计算的，它提供了多维数组对象和用于处理数组的各种函数。

2.3：激活环境

conda activate myenv

需要注意的是，这是新版的命令，如果你使用的是旧版的 Anaconda，那么请使用如下命令：
windows:

activate myenv

Linux 和 MacOS:

source activate myenv

当你成功激活环境后，命令行的前面会显示环境名，例如：

(myenv) $

这时候，你可以使用 pip 命令来安装 Python 包，例如：

pip install numpy

也可以使用 conda 命令来安装 Python 包，例如：

conda install numpy

也可以使用 python 命令来运行 Python 程序，例如：

python hello.py

查看当前环境的 python 版本：

python --version

总之，当你激活了某个环境后，你所做的任何操作都是在这个环境中进行的。可以像在普通的 Python 环境中一样使用 pip、conda 和 python 命令。

2.4：退出环境

当你完成了当前环境的工作，可以使用如下命令退出环境：

conda deactivate

需要注意的是，这是新版的命令，如果你使用的是旧版的 Anaconda，那么请使用如下命令：
windows:

deactivate

Linux 和 MacOS:

source deactivate

2.5：删除环境

当你不再需要某个环境时，可以使用如下命令删除环境：

conda remove -n myenv --all

2.6：查看环境

conda info --envs

2.7：导出环境

conda env export > environment.yaml

2.8：导入环境

conda env create -f environment.yaml

参考资料

• Anaconda官方网站

• Anaconda官方文档

接下来 …

接下来，我们应该去做什么呢？

• 使用yolov5实现图像识别
• 使用yolov5实现图片分类