【Python】win10 版Anaconda下载安装与认识（2024版）-FreeNAS中文网

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Anaconda下载地址

还是蛮大的1GB:

安装

安装的话一般都是傻瓜式安装，选定好自己的安装目录就是下一步下一步就OK了，这里保存了一些安装过程中的记录：

安装成功：

安装过程时间还是有点长的，不知道是我电脑弱鸡还是本生就需要这么久，大概耗时30分钟的样子；进入初始化页面：

版本验证

(base) C:\Users\wsw>conda --version
conda 23.7.4

python解释器

进入ANACONDA默认base环境的python解释器

(base) C:\Users\wsw>python
Python 3.11.5 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Sep 11 2023, 13:26:23) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

使用方法

新建虚拟环境

conda  create -n python39  python=3.9

log

(base) C:\wsw>conda  create -n python39  python=3.9
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done


==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
  current version: 23.7.4
  latest version: 23.11.0

Please update conda by running

    $ conda update -n base -c defaults conda

Or to minimize the number of packages updated during conda update use

     conda install conda=23.11.0



## Package Plan ##

  environment location: D:\wsw\anaconda_3\envs\python39

  added / updated specs:
    - python=3.9


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    ca-certificates-2023.12.12 |       haa95532_0         127 KB
    openssl-3.0.12             |       h2bbff1b_0         7.4 MB
    pip-23.3.1                 |   py39haa95532_0         2.8 MB
    python-3.9.18              |       h1aa4202_0        19.4 MB
    setuptools-68.2.2          |   py39haa95532_0         933 KB
    tzdata-2023d               |       h04d1e81_0         117 KB
    wheel-0.41.2               |   py39haa95532_0         126 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:        30.9 MB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  ca-certificates    pkgs/main/win-64::ca-certificates-2023.12.12-haa95532_0
  openssl            pkgs/main/win-64::openssl-3.0.12-h2bbff1b_0
  pip                pkgs/main/win-64::pip-23.3.1-py39haa95532_0
  python             pkgs/main/win-64::python-3.9.18-h1aa4202_0
  setuptools         pkgs/main/win-64::setuptools-68.2.2-py39haa95532_0
  sqlite             pkgs/main/win-64::sqlite-3.41.2-h2bbff1b_0
  tzdata             pkgs/main/noarch::tzdata-2023d-h04d1e81_0
  vc                 pkgs/main/win-64::vc-14.2-h21ff451_1
  vs2015_runtime     pkgs/main/win-64::vs2015_runtime-14.27.29016-h5e58377_2
  wheel              pkgs/main/win-64::wheel-0.41.2-py39haa95532_0


Proceed ([y]/n)?

虚拟环境列表

conda env list

log

(base) C:\wsw>conda env list
# conda environments:
#
base                  *  D:\software_install\anaconda_3
python39                 D:\software_install\anaconda_3\envs\python39

激活虚拟环境

(base) C:\wsw>activate python39

(python39) C:\wsw>python
Python 3.9.18 (main, Sep 11 2023, 14:09:26) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

去激活虚拟环境

俗称：退出虚拟环境
cmd

conda deactivate

按照思路试了几个发现都是错的，最终还是在提示下完成了退出虚拟环境，会退到base环境；

(python39) C:\wsw>deactivate python39
DeprecationWarning: 'deactivate' is deprecated. Use 'conda deactivate'.

(python39) C:\wsw>conda.bat deactivate python39

ArgumentError: deactivate does not accept arguments
remainder_args: ['python39']



(python39) C:\wsw>conda deactivate python39

ArgumentError: deactivate does not accept arguments
remainder_args: ['python39']



(python39) C:\wsw>conda deactivate

(base) C:\wsw>

安装包

默认带的安装包：

(base) C:\wsw>activate python39

(python39) C:\wsw>pip list
Package    Version
---------- -------
pip        23.3.1
setuptools 68.2.2
wheel      0.41.2

举例：安装xlwt

(python39) C:\wsw>conda install xlwt
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done


==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
  current version: 23.7.4
  latest version: 23.11.0

Please update conda by running

    $ conda update -n base -c defaults conda

Or to minimize the number of packages updated during conda update use

     conda install conda=23.11.0



## Package Plan ##

  environment location: D:\wsw\anaconda_3\envs\python39

  added / updated specs:
    - xlwt


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    xlwt-1.3.0                 |   py39haa95532_0         160 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:         160 KB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  xlwt               pkgs/main/win-64::xlwt-1.3.0-py39haa95532_0


Proceed ([y]/n)? y


Downloading and Extracting Packages

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

验证

(python39) C:\wsw>pip list
Package    Version
---------- -------
pip        23.3.1
setuptools 68.2.2
wheel      0.41.2
xlwt       1.3.0

删除第三方包

conda remove xlwt

更新第三方包

conda update xlwt

删除虚拟环境

删除指定的包

conda remove -n python39 xlwt

log

(python39) C:\wsw>conda remove --name python39 xlwt
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done


==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
  current version: 23.7.4
  latest version: 23.11.0

Please update conda by running

    $ conda update -n base -c defaults conda

Or to minimize the number of packages updated during conda update use

     conda install conda=23.11.0



## Package Plan ##

  environment location: D:\software_install\anaconda_3\envs\python39

  removed specs:
    - xlwt


The following packages will be REMOVED:

  xlwt-1.3.0-py39haa95532_0


Proceed ([y]/n)? y

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

(python39) C:\wsw>
(python39) C:\wsw>pip list
Package    Version
---------- -------
pip        23.3.1
setuptools 68.2.2
wheel      0.41.2

删除所有的包

conda remove -n python39 --all

log
删除前后的虚拟环境变化

(base) C:\wsw>conda env list
# conda environments:
#
base                  *  D:\software_install\anaconda_3
python39                 D:\software_install\anaconda_3\envs\python39


(base) C:\wsw>conda remove -n python39 --all

Remove all packages in environment D:\software_install\anaconda_3\envs\python39:


## Package Plan ##

  environment location: D:\wsw\anaconda_3\envs\python39


The following packages will be REMOVED:

  ca-certificates-2023.12.12-haa95532_0
  openssl-3.0.12-h2bbff1b_0
  pip-23.3.1-py39haa95532_0
  python-3.9.18-h1aa4202_0
  setuptools-68.2.2-py39haa95532_0
  sqlite-3.41.2-h2bbff1b_0
  tzdata-2023d-h04d1e81_0
  vc-14.2-h21ff451_1
  vs2015_runtime-14.27.29016-h5e58377_2
  wheel-0.41.2-py39haa95532_0


Proceed ([y]/n)? y

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

(base) C:\wsw>
(base) C:\wsw>conda env list
# conda environments:
#
base                  *  D:\software_install\anaconda_3

切换安装源

参考：
清华大学开源软件镜像站

TUNA 还提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、msys2、pytorch等，查看完整列表，更多第三方源可以前往校园网联合镜像站查看）的镜像，各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件来使用 TUNA 镜像源。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 生成该文件之后再修改。

注：由于更新过快难以同步，我们不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite-nightly这三个包。

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
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

运行 conda create -n myenv numpy 测试一下吧。

测试：
cmd： conda config --set show_channel_urls yes
最好在base虚拟环境试，其他环境没有试过；

(base) C:\wsw>conda config --set show_channel_urls yes

(base) C:\wsw>

会生成.condarc文件：

用记事本工具打开.condarc，将上面一串贴进去，保存退出；
运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

运行 conda create -n myenv numpy 。

多源配置

配置前

(demo_venv) D:\wsw\main>conda config --show channels
channels:
  - defaults

(demo_venv) D:\wsw\main>conda info

     active environment : demo_venv
    active env location : D:\wsw\demo_venv
            shell level : 2
       user config file : C:\wsw\.condarc
 populated config files : C:\wsw\.condarc
          conda version : 23.7.4
    conda-build version : 3.26.1
         python version : 3.11.5.final.0
       virtual packages : __archspec=1=x86_64
                          __win=0=0
       base environment : D:\wsw\anaconda_3  (writable)
      conda av data dir : D:\wsw\anaconda_3\etc\conda
  conda av metadata url : None
           channel URLs : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/noarch
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/win-64
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/noarch
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2/win-64
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2/noarch
          package cache : D:\software_install\anaconda_3\pkgs
                          C:\wsw\.conda\pkgs
                          C:\wsw\AppData\Local\conda\conda\pkgs
       envs directories : D:\software_install\anaconda_3\envs
                          C:\wsw\.conda\envs
                          C:\wsw\AppData\Local\conda\conda\envs
               platform : win-64
             user-agent : conda/23.7.4 requests/2.31.0 CPython/3.11.5 Windows/10 Windows/10.0.19045 aau/0.4.2 c/JOpcIu9kf4y70uUqqFNt1Q s/CTGcXvtpZf33MwR2z3XpkA e/1hJdJkTcfaNeoevuptWQRQ
          administrator : True
             netrc file : None
           offline mode : False

常用镜像源

    1、清华大学镜像源（推荐）

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/msys2

    2、中科大源（推荐）

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu/anaconda/cloud/

    3、北京外国语大学镜像源（推荐）

conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu/anaconda/pkgs/msys2

    4、阿里镜像源

conda config --add channels https://mirrors.aliyun/pypi/simple/

    5、豆瓣的python镜像源

conda config --add channels http://pypi.douban/simple/

添加后

安装requirements.txt

使用conda安装requirements.txt文件中列出的第三方库是一个相对简单的过程。以下是如何操作的详细步骤：

创建conda环境：首先，您可能需要创建一个新的conda环境。您可以使用以下命令创建一个名为myenv的新环境：
```
conda create -n myenv
```
激活环境：创建环境后，您需要激活它，以便开始安装库：
```
conda activate myenv
```
查看requirements.txt文件：在激活的环境中，查看您的requirements.txt文件，并记下里面列出的库名称。
安装库：使用conda安装requirements.txt文件中列出的每个库。您可以一次安装一个库，也可以使用-r选项一次性安装文件中列出的所有库：
```
# 一次安装一个库
conda install <库名称>

# 一次性安装requirements.txt文件中列出的所有库
conda install -r requirements.txt
```
验证安装：安装完成后，您可以通过运行以下命令来验证库是否已正确安装：
```
conda list
```
导出环境：如果需要将安装的库和环境导出为一个文件，可以使用以下命令：
```
conda env export > environment.yml
```
在其他环境使用此环境：您可以将environment.yml文件在其他conda环境中使用，只需激活目标环境并运行：
```
conda env import environment.yml
```

请注意，如果requirements.txt文件中列出的库在conda的仓库中没有，您可能需要使用pip来安装这些库。在conda环境中使用pip安装库时，需要确保已经安装了pip，并且已经升级到最新版本。您可以使用以下命令来安装pip（如果需要的话）：

pip install --upgrade pip

然后，您可以使用pip install命令来安装requirements.txt文件中列出的库，但是要在激活的conda环境中运行pip命令，以确保库安装在正确的环境中：

pip install -r requirements.txt

希望这些步骤能帮助您在conda环境中成功安装第三方库。如果您遇到任何问题，请随时查阅相关文档或寻求在线帮助。

(demo_venv) D:\code_ws\cuddly-meme-master\cuddly-meme-master\main>conda install -r requirements.txt
usage: conda-script.py [-h] [--no-plugins] [-V] COMMAND ...
conda-script.py: error: unrecognized arguments: -r

当你在 Anaconda Prompt 或任何终端中尝试使用 conda install 命令时，如果遇到错误消息 “conda-script.py: error: unrecognized arguments: -r”，这通常意味着你使用了 -r 选项，但是 conda 并不认识这个选项。
这个错误可能发生在尝试安装 requirements.txt 文件中的依赖时，通常的命令如下：

conda install -r requirements.txt

从 conda 4.3 版本开始，conda 不再支持 -r 选项来安装 requirements.txt 文件。相反，你应该使用 conda env create 命令，或者使用 conda install 命令逐个安装依赖。
如果你已经有了 requirements.txt 文件，你可以按照以下步骤来安装依赖：

使用 conda env create 命令根据 requirements.txt 文件创建一个新的环境：

conda env create -f requirements.txt

如果你想要逐个安装 requirements.txt 文件中的依赖，你可以使用 conda install 命令：

for req in $(cat requirements.txt); do conda install --yes $req; done

或者，你可以使用 conda 的脚本功能来安装所有的依赖：

conda install --file requirements.txt

请确保你的 requirements.txt 文件中的依赖格式正确，并且 conda 可以识别它们。如果 requirements.txt 文件是由 pip 生成的，你可能需要先使用 pip freeze > requirements.txt 命令来生成一个 conda 可以识别的依赖列表。
如果你遇到任何问题，确保你的 conda 环境是最新的，并且你的 requirements.txt 文件中的依赖是可以通过 conda 安装的。如果依赖不在 conda 的仓库中，你可能需要使用 pip 来安装它们。

其他文章摘抄：

来自：https://www.python100/html/89943.html

conda是一个流行的包管理器，允许用户方便地安装、更新和管理环境，其中源是conda中一个至关重要的组成部分。在本文中，我们将从多个方面来详解conda查看源，包括如何指定源、查看python版本、查看包、换源、查看历史指令、添加源、镜像源、源配置和清华源选取。

一、conda指定源
默认的conda源是anaconda官方源。如果你需要在安装软件时使用其他的源，需要指定源（代理）。

可以通过以下命令来指定源：

conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/free/
其中，第二个命令中的https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/free/是清华源，用户可以根据自己的需要来选择想要的源。

二、conda查看python版本
在conda中，可以通过以下命令来查看当前安装的python版本：

conda list python
该命令将返回所有已安装的python版本，包括版本号以及安装路径等信息。

三、conda源
在conda中，可以使用以下命令来查看当前所用的源：

conda config --show channels
该命令将返回所有可用的源。

四、conda查看包
在conda中，可以通过以下命令来查看已安装的包：

conda list
这将返回所有已安装的包以及它们的版本信息等内容。

五、conda换源
使用conda安装软件时，如果下载速度过慢或者连接不稳定，我们可以尝试更换源。可以通过以下命令来更换源：

conda config --set channel_priority strict
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/main/
其中，以上的命令是把清华源作为默认的conda源，用户可以根据自己的需要来选择想要的源。

六、conda查看历史指令
使用conda时，有时我们需要查看历史指令。可以通过以下命令来查看历史指令：

conda list -h
该命令将返回查看历史指令的帮助文档。

七、conda添加源
在conda中，可以通过以下命令来添加源：

conda config --add channels 新的源地址
其中，新的源地址可以是任意一个包含conda包的http或者https链接地址。

八、conda镜像源
在使用conda下载包时，可能会遭遇下载缓慢的问题。这时，你可以选择更换镜像源。

比如清华源提供了一个本地镜像，可以使用以下命令来配置清华镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
其中，https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/main/和https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/free/分别是清华镜像源的main和free。

九、conda源配置
在conda中，可以通过以下命令来进行源的配置：

conda config --add channels channel-name
conda config --set channel_priority false
其中，channel-name是指定源的名称，可以是任意名称。

十、conda清华源选取
在使用conda安装包时，可以选择使用清华源。可以通过以下命令来配置清华源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
以上就是关于conda查看源的详细讲解，包括了从指定源，查看Python版本、查看包、换源、查看历史指令、添加源、镜像源、源配置和清华源选取等方面的内容。

本文标签： python Anaconda

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【Python】win10 版Anaconda下载安装与认识 （2024版）

下载

安装

版本验证

python解释器

使用方法

新建虚拟环境

虚拟环境列表

激活虚拟环境

去激活虚拟环境

安装包

删除虚拟环境

切换安装源

多源配置

常用镜像源

添加后

安装requirements.txt

其他文章摘抄：

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