目录
下载Anaconda安装包
历史版本(最新版本可能安装不了旧版Python)
https://repo.anaconda.com/archive/
安装
安装完成!
配置Anaconda环境
我们会发现,虽然安装完了Anaconda但在命令行无法运行,这是因为还没配置环境变量,也就是从电脑的任何一个路径你输入conda都能访问你所安装的anaconda
搜索环境变量
系统变量中,新建以下路径:
例如这是我刚才安装的路径:C:\ProgramData\Anaconda3
C:\ProgramData\Anaconda3
C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts
C:\ProgramData\Anaconda\Library\mingw-w64\bin
C:\ProgramData\Anaconda\Library\usr\bin
C:\ProgramData\Anaconda\Library\bin
添加完后是这个样子:
点击确定,一路点回来,共三个确定
测试是否安装成功
如果像下图这样输入conda后,输出一长串则说明安装成功
此时是可以使用conda自带的base环境中的python,不过这个base环境我们一般不使用,而是根据特定场景创建虚拟环境(当然它也是可以用的)。
为anaconda添加国内源
首先激活conda环境(如果不想每次都激活,而是默认进入指定环境,参考[4]),默认激活base,在终端输入:
也可以进入Anaconda prompt打开,下面两个都可以
activate
因为anaconda的服务器在国外,访问速度慢,因此需要添加国内的镜像源,以下是一些镜像源的操作,我们刚开是安装环境,因此只需要添加Anaconda的清华镜像:
#添加镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
#显示检索路径
conda config --set show_channel_urls yes
#显示镜像通道
conda config --show channels
# 查看下载源
conda config --show-sources
# 删除源
conda config --remove-key channels
创建环境
conda create --name 填你环境的名字 python=python版本
例子:创建一个名字为py38的虚拟环境,python版本为python3.8
conda create --name py38 python=3.8
此处大坑,如果不激活base环境直接安装,则会http之类的错误,添加了清华源也没用
如果遇到An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.HTTP errors are often intermittent… BUG参考[2][3]
输入命令,再输入'y'确认
这时候就大功告成了,现在我们激活创建的py38环境:
#conda activate 虚拟环境名称
conda activate py38
平时安装python包可以使用conda,也可以pip(推荐):
#conda 安装
conda install xxx
#pip 安装
pip install xxx
#pip 安装 txt的依赖
pip install -r requirements.txt
Jupyter Notebook
启动Jupyter
首先激活环境(或者不激活直接进入prompt),再运行jupyter,这个窗口目前相当于一个后台服务器,如果关闭他的话就无法正常使用网页Jupyter:
activate
jupyter notebook
复制到浏览器中打开(好像第一次需要复制,后面会自动弹出浏览器打开):
更改默认工作目录
可以注意到默认是用户目录,但文件存储在这一般不方便,此时我们想在指定Jupyter工作目录作为根目录,首先你想工作的目录文件夹,例如:D:\Jupyter\
再次创建一个CMD,输入以下代码,会生成一个py配置文件,去硬盘中找到他(可以打开方式-记事本打开):
activate
jupyter notebook --generate-config
ctrl+f搜索notebook_dir,更改为你的Jupyetr工作目录,此处为D:\Jupyter,ctrl+s保存。
将:
# c.NotebookApp.notebook_dir = ''
改为:
c.NotebookApp.notebook_dir = 'D:\Jupyter'
重新激活环境进入jupyter,发现已经更改成功
在jupyter 中使用conda中安装的虚拟环境
虽然安装成功,但发现新建jupyter时只有一个python3,也就是默认环境,没有我们之前安装的py38
因为确实kernel.json环境,解决方法如下,首先安装ipykernel:
其次,创建kernel文件
conda install -n 环境名称 ipykernel
最后写入kernel:
python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "Python (环境名称)"
再次进入,可以看到已经安装成功:
参考博客
[1] https://blog.csdn.net/fan18317517352/article/details/123035625
[2] https://blog.csdn.net/viki_2/article/details/118893250
[3] anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror****
[4] (65条消息) Windows如何更改Anaconda默认启动环境_anaconda 设置默认环境_我和代码有个约会.的博客-CSDN博客
[5] (65条消息) jupyter notebook 添加kernel的方法_TTdreamloong的博客-CSDN博客
标签:kernel,Jupyter,--,anaconda,conda,Anaconda,安装 From: https://www.cnblogs.com/waterpaperer/p/17389588.html