【Anaconda 虚拟环境搭建----最适合新手的详细教程】

本文旨在为初学者提供一个易于理解和遵循的Anaconda虚拟环境搭建指南。

一、conda与pip 简介

conda和pip是Python中常用的包管理工具。

1.conda

• conda：conda是一个开源的跨平台环境管理系统，它不仅可以管理Python包，还可以管理其他语言的包和依赖关系。它提供了创建、保存、加载和共享环境的功能，使得在不同的项目之间切换和共享环境变得更加方便。

2.pip

• pip：是Python的官方包管理工具。它是一个基于Python语言的软件包安装工具，用于下载、安装、卸载和管理Python包。pip可以从Python Package Index（PyPI）上获取各种Python包，并处理包之间的依赖关系。pip通常与虚拟环境（如venv）结合使用，用于在项目之间进行隔离和管理。

3.两者的主要区别：

包管理： conda可以管理Python包和其他语言的包，而pip主要用于管理Python包。

环境隔离： conda可以创建和管理独立的环境，使得不同项目的依赖关系可以隔离开来。pip一般与虚拟环境（如venv）结合使用来实现类似的隔离效果。

依赖冲突： conda可以解决包之间的依赖关系冲突，确保能够安装兼容的包。pip在安装包时如果存在依赖冲突，可能需要手动解决。

跨平台： conda可以在不同的操作系统上提供一致的环境管理体验，而pip在Windows系统上的一些包可能需要编译才能安装成功。

PS：conda和pip在包管理和环境管理方面有各自的特点和优势，根据具体的需求和使用场景选择合适的工具。

二、常用指令（建议熟记）

以下是一些基本的conda指令，使用代码块格式展示以便于复制和执行
指令名称 参数 参数值

1.conda 查看已有虚拟环境列表

conda env list

2.conda 创建虚拟环境：

 conda create -n your_env_name python=X.X
 # your_env_name：替换为虚拟环境名称
 # python=X.X  :python 版本 （例如：python=3.10）

3.conda 进入虚拟环境

conda activate your_env_name

4.conda 退出虚拟环境：

conda deactivate

5.conda 删除环境：

conda remove -n name  --all

6.清除缓存：

conda clean -i 

三、Anaconda Jupyter 多内核切换

在Anaconda中使用Jupyter Notebook时，可以通过以下步骤来切换不同的内核（即不同的Python环境）：

1. 安装Jupyter Notebook：首先确保你已经安装了Anaconda，并且Jupyter Notebook已经包含在Anaconda中。如果没有安装，可以通过Anaconda Navigator或者使用conda命令来安装。

conda install jupyter

2. 首先： 打开anconda promt 终端 在默认环境（base）下 使用以下命令安装插件

conda install nb_conda_kernels

3. 安装其他内核：如果需要使用其他Python环境作为内核，需要先确保这些环境已经安装了ipykernel包。你可以通过以下命令在每个环境中安装该包：

 conda install ipykernel

4. 添加内核：在每个需要添加到Jupyter Notebook中的Python环境中，运行以下命令添加内核：

 python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "Python (myenv)"

这里，myenv是你想要添加到Jupyter Notebook中的环境的名称，你可以根据实际情况进行替换。

5. 启动Jupyter Notebook：在命令行中输入jupyter notebook来启动Jupyter Notebook服务器。

6. 切换内核：在Jupyter Notebook的界面中，创建一个新的Notebook或者打开已有的Notebook，然后点击菜单栏中的"Kernel" -> “Change Kernel”，然后选择你想要使用的内核即可。
   
   通过以上步骤，你可以在Anaconda中的Jupyter Notebook中轻松切换不同的Python环境作为内核，从而进行不同环境下的编程和测试。

四：Anaconda的换源

我们在使用conda安装包时经常会遇到莫名其妙的报错，以及突然地下载失败，这是因为下载服务器在海外，网络不稳定。

这里我们把anaconda换成国内源。

TUNA 提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、msys2、pytorch等）的镜像，各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行

conda config --set show_channel_urls yes

执行命令后会在用户目录下生成.condarc 文件

用记事本打开.condarc删除里面原有内容将以下内容复制粘贴进去并保存

channels:
  - defaults
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
  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

运行以下命令清除缓存

conda clean -i 

conda 查看软件源：

conda config --show-sources

pip 换源教程
打开Anaconda prompt 在其中输入以下命令（分开输入）

pip install pip -U

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

PyPI 镜像使用帮助
常见问题解答
Q: 如何解决conda和pip之间的依赖冲突？
A: 使用conda解决依赖问题通常更为方便，因为它会自动处理依赖关系。如果必须使用pip，可以尝试使用pip install --ignore-installed package命令来忽略已安装的包。

作为强迫症患者，经常觉得打开 jupyter notebook 会在文件夹留下那种配置文件？

【方法一】直接更改默认的打开目录，参考这篇：
jupyter notebook保存文件默认路径更改方法汇总(亲测可以)
【方法二】在 Anaconda prompt 中先进入想去的文件夹，然后输入 jupyter notebook 打开。

资源链接
Anaconda官方文档
清华大学开源软件镜像站

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