Ubuntu 18.04.4 安装 Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
2020/02/14 19:02:54 来源:Linux公社 作者:醉落红尘

Anaconda 是一个用于科学计算的开源的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。

Conda是一个开源的包、环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换

Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包,比如:numpy、pandas等

Miniconda包括Conda、Python

下面详细说说在Ubuntu 18.04.4 LTS下安装Anaconda3-5.3.1-Linux-x86.sh的过程。

Ubuntu 18.04.4 LTS 默认自带的Python是3.7版本。

1、下载 Anaconda

下载 Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh(Ubuntu18.04的对应的Anaconda版本):

法1:在Anaconda官网下载由于网络原因,速度很慢,如图1所示。

官方下载地址:https://www.anaconda.com/download/

或者:https://repo.anaconda.com/archive/

Ubuntu 18.04.4 安装 Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

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这里使用 Python 3.7 版本的 “Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh”,如果下载速度慢或下载失败,请自己想办法。

方法2:现在我们在清华大学开源软件镜像站下载,如下图所示。

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Anaconda版本和默认Python版本对应

Anaconda 3-5.2是Python3.6

Anaconda 3-5.3是Python3.7

2、安装 Anaconda

安装较为简单,这里参考官方文档,进入下载文件的位置,打开终端terminal在文件目录下执行:

[linuxidc@linuxidc:~/www.linuxidc.com]$ bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

Welcome to Anaconda3 5.3.1

In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>>回车

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然后根据如上提示输入回车

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如上图,这里需要查看Anaconda最终用户许可协议,一直回车知道浏览完信息即可。

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阅读完注册信息后,这里输入“yes”(如上图)

然后回车即可进行安装(如下图),Anaconda3现在将安装到以下位置:

Anaconda3 will now be installed into this location:
/home/linuxidc/anaconda3

  - Press ENTER to confirm the location
  - Press CTRL-C to abort the installation
  - Or specify a different location below

[/home/linuxidc/anaconda3] >>>
PREFIX=/home/linuxidc/anaconda3
installing: python-3.7.0-hc3d631a_0 ...
Python 3.7.0

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 这里我们输入“yes”选择加入环境变量

Do you wish the installer to initialize Anaconda3
in your /home/linuxidc/.bashrc ? [yes|no]
[no] >>> yes

Initializing Anaconda3 in /home/linuxidc/.bashrc
A backup will be made to: /home/linuxidc/.bashrc-anaconda3.bak


For this change to become active, you have to open a new terminal.

Thank you for installing Anaconda3!

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接下来,我们安装Visual Studio Code,Anaconda与Microsoft合作! Microsoft VSCode是精简的代码编辑器,支持调试,任务等开发操作
运行和版本控制。

Do you wish to proceed with the installation of Microsoft VSCode? [yes|no]

这部分我们输入

>>> yes
Proceeding with installation of Microsoft VSCode
Checking Internet connectivity ...
Installing Visual Studio Code ...
[sudo] linuxidc 的密码:

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看到这些信息说明已经安装完成。如下图:

正在处理用于 desktop-file-utils (0.23-1ubuntu3.18.04.2) 的触发器 ...
Updating VSCode Config ...
Installing Extensions ...
Installing extensions...
Installing extension 'ms-python.anaconda-extension-pack' v1.0.1...
Extension 'ms-python.anaconda-extension-pack' v1.0.1 was successfully installed.
VSCode successfully installed in /usr/share/code !

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我们现在在新的终端窗口即可使用Anaconda3,打开新的终端,查看相应的版本信息

[linuxidc@linuxidc:~/www.linuxidc.com]$ anaconda -V
anaconda Command line client (version 1.7.2)
[linuxidc@linuxidc:~/www.linuxidc.com]$ python
Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 13:15:42)
[GCC 7.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

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打开 Jupyter Notebook

打开 notebook 的方法非常简单,只需在终端输入

[linuxidc@linuxidc:~/www.linuxidc.com]$ ipython notebook

启动完成后,会自动打开浏览器

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安装第三方包

输入

conda install requests

或者

pip install requests

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来安装requests包.

安装完成之后我们再输入python进入解释器并import requests包, 这次一定就是成功的了。

卸载第三方包

那么怎么卸载一个包呢

conda remove requests

或者

pip uninstall requests

就行啦.

查看环境包信息

要查看当前环境中所有安装了的包可以用

conda list

导入导出环境

如果想要导出当前环境的包信息可以用

conda env export > environment.yaml

将包信息存入yaml文件中.

当需要重新创建一个相同的虚拟环境时可以用

conda env create -f environment.yaml

其实命令很简单对不对, 我把一些常用的在下面给出来, 相信自己多打两次就能记住

activate // 切换到base环境

activate learn // 切换到learn环境

conda create -n learn python=3 // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本)

conda env list // 列出conda管理的所有环境

conda list // 列出当前环境的所有包

conda install requests 安装requests包

conda remove requests 卸载requets包

conda remove -n learn --all // 删除learn环境及下属所有包

conda update requests 更新requests包

conda env export > environment.yaml // 导出当前环境的包信息

conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境

OK,暂时先这样,请继续关注Linux公社的其他文章把。

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