Python 多環境搭建方法

• 2020 年 3 月 18 日
• 筆記

前言

大多數小夥伴在第一次接觸 python 的時候都會被它強大的包所吸引，想要寫一個網站可以使用 Django ，想要做數學運算就想到了 Numpy ，想做數據分析可以用 Pandas 等等

但是安裝的包越多，python 的環境就會出現越來多的兼容性問題，比如兩個包同時依賴於 Scipy，但是A包和B包他們對於 Scipy 的版本不同，導致裝了A包就無法裝B包。

為了解決這個惱人的問題，Anconda3 就大顯神通了，它是一個免費的 Python 發行版，其最大的特色是 Virtualenv(虛擬環境)，通過 Conda 管理器可以同時管理多個 Python 環境，回到上面的問題，如果我們把A包和B包隔離開，讓他們處於兩個不同的 python 環境就好了,問題就迎刃而解了。

start

上面我們說了 Anaconda 的作用後，下面我就開始講一下如何正確的下載安裝、配置，以及使用 Anaconda

首先我們進入 Anaconda 的官網

https://www.anaconda.com/distribution/

在下載界面的下方就可以看到 Anaconda 的下載地址，上面有三個選項分別是 Windows macOS 以及 Linux 我們選擇我們系統對應的就可以了，下面是python的版本，這裡我們安裝最新的 Anaconda3 也就是 Python 3.7 version 點擊Downloade，耐心等待一下就可以下載好了。

上圖就是就是安裝界面了，這個 Windows 下面的安裝包，點擊 Next。

點擊 I Agree

這裡表示，你是自己使用還是你計算機下面所有的用戶都可以使用，因為我們一般都是個人計算機，所以我建議選擇 Just Me

這裡就要開始選擇安裝路徑了，如果C盤空間足夠大的話，我建議直接安裝在默認路徑。

到了這一步就比較關鍵了，其中第二個選項一定勾選，至於第一個選項，它的意思是會把anconda添加進環境變量，建議勾選第一個選項，這樣子我們直接可以在cmd命令控制台使用conda命令，否則必須在開始菜單的(Anaconda (64-bit))這個程序去運行conda 命令。

開始安裝了，這個可能要等一段時間，小編使用 nvme 的固態硬盤，大約需要 5min

可以看到安裝好了之後，可以看到 Anconda和 Pycharm 的商業互吹界面，但是不得不說這一組好用的工具組合，後續我們也會介紹怎麼在 Pycharm 里配置 Anaconda

取消這兩個勾選，我們點擊完成，如果不取消也可以，它會彈出一些Anaconda的介紹。

簡單提一下 macOS 和 Linux 下的安裝方法：

在 macOS 里，安裝方法和普通的軟件安裝並沒有什麼不同，直接拖動安裝就可以了，後面也會遇到類似於配置環境變量的選項，建議全部勾選。

在 Linux 里，我們下載的安裝包可能是Anacond3_xxx.bash (xxx代表這個安裝包的版本號)在所在文件里打開 terminal 輸入bash ./Anacond3_xxx.bash 之後會出現一些描述性的文件，我們一直按住回車鍵，會一直滾屏出現安裝前需要看的條款，到文末會彈出是否接受的詢問，我們選擇 yes ,在後面的安裝路徑或者是配置環境變量我們選擇yes或者回車就可以了。

在這裡我們就已經安裝好 Anaconda 了，下面我們介紹一下如何使用和配置 Anaconda，它最便捷的地方在於虛擬環境，下面我們開始創建一個Python虛擬環境。

首先打開 cmd(macOS和Linux為terminal)

我們輸入 conda info -e

上面的指令的意思是，列出現在 Anaconda管理的所有環境，可以看到我的 conda 下面有5個環境，如果是第一次安裝一般只有一個環境就是 base

下面我們開始創建我們第一個虛擬環境

輸入指令conda create -n myenv python=3.6

等待一會兒就會出現這樣的畫面，其中橙色框框是我們下載相關資源的網絡位置，一般來說這裡的信息你們和我圖上是不同的，我已經更改過 conda 的鏡像源，所以這裡的網址是清華鏡像源。

更換鏡像源是十分重要的步驟，如果你沒有xx上網，這裡請求的資源是從國外的服務器請求的，下載速度是會非常慢，那麼如何更換鏡像源？

下面我們開始更換鏡像源，我們進入清華鏡像源的網站: https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

在這份幫助指南上，我做一些簡短的說明。首先，注意一下畫橙色線的地方，我們需要更改我們用戶文件夾下的.condarc這個文件，如果你是 Windows ，需要執行那句指令才可以看到這個文件，至於 macOS 和Linux 用戶，可能在文件下是看不見這個文件的，但是它是存在的，只不過是一個隱藏文件，我們在我們的用戶文件下，直接使用vim命令去編輯這個文件就好。

把.condarc里原來的內容替換成灰色區域的代碼。我們再次執行 conda create -n myenv python=3.6選擇yes，就會發現更換鏡像源之後下載速度快多了。

需要注意的是，我們這裡僅僅是更換了Anaconda 的鏡像源，只有使用 conda 命令安裝包的時候才會使用國內源，當使用 pip 安裝的時候，還需要對pip進行換源操作 pypi 的換源方法在如下網址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/

在最後的描述中，我們可以了解到，如果想要使用虛擬環境，需要使用 conda activate myenv(這裡的myenv是我們剛剛在創建虛擬環境的時候所起的名字)，我們輸入這個指令，在命令號前面的首部，就可以看見我們的環境名字，這表明我們當前是在這個虛擬環境在進行操作，我們在這裡執行pip或是是conda的安裝命令都會把安裝包安裝在這個虛擬環境中。

來試一下 conda install numpy 吧，如果你已經更換了 pypi 源可以試一下 pip install numpy

到現在我們還沒有把 Anaconda 和Pycharm 這對cp組合起來呢，下面介紹一下，如何在 Pycharm 里使用我們創建好的conda虛擬環境。

首先打開Pycharm，在 file 裏面 open 一個新建的空的文件夾，切記不要新建 project ，打開後，選擇 Settings

選擇 Project Interpreter

這裡可以看到使用的是一個private名字的虛擬環境，是我之前已經創建好的，如果在你的界面，這裡的環境應該是空的，不論怎麼樣都沒關係，因為下面我們會添加我們的conda虛擬環境，在藍色路徑打碼的旁邊有一個齒輪樣式的圖標，點擊它。

在右邊的選項裏面我們選擇 conda 環境，選擇第二個選項現存有的環境，一般來說 Pycharm 會很貼心的為我們自動設置環境路徑，如果沒有自動設置也沒有關係，一般來說這個虛擬環境的路徑在你用戶文件夾下的 Anaconda3 的 envs 文件下，進入對應的虛擬環境文件里，找到 python 文件就可以了，至於紅線的選項，如果勾選得話，在另外一個項目也可以引用這個 python 環境，不勾選只能當前的項目可以看到，不過沒關係，即使沒有勾選，在另外一個項目里也可以隨時用相同的方法add回來。

一切都完成後，點擊 Apply ，就可以在這個文件夾下 New 一個 python 文件了，一般來說第一次使用環境系統都需要 Indexing 一下所有的資源文件，在 run 的標誌由灰變亮之後，就可以開始愉快地打代碼了。

end

Anaconda 是一個高效的 python 環境管理器，目前 Anaconda+Jupyter 或者 Anaconda+Pycharm 已經越來越成為一種主流趨勢，使用更高效的工具，可以創造更多的快樂。

final

聽說點「在看」的，掃了下方二維碼的人都變得更好看咯~

-END-