anaconda version查询（浅析三种Anaconda虚拟环境创建方式和第三方包的安装）

anaconda version查询（浅析三种Anaconda虚拟环境创建方式和第三方包的安装）命令如果时间是第一次，或者较长时间没有使用conda，建议更新一次。查看一下conda版本命令conda --version对于萌新小伙伴来说，Python、Anaconda等分不清楚，可以前往这篇文章：简述Python、Anaconda、virtualenv和Miniconda之间的区别。

前言

大家好，我是星期八，是一个每天都要在镜子前给自己梳仅剩三根头发的三年码农。

在上次，如果不出意外，手把手教你进行Anaconda的安装，我们已经在windon10上成功的安装上了Anaconda。

如果安装过程有问题记得评论区留言哈，看到我们会整理并且解决。

假装各位都已经安装好了Anaconda，那么，我么就开始学习它的命令吧。

查看conda版本

查看一下conda版本

命令

conda --version

对于萌新小伙伴来说，Python、Anaconda等分不清楚，可以前往这篇文章：简述Python、Anaconda、virtualenv和Miniconda之间的区别。

更新conda到最新版本

如果时间是第一次，或者较长时间没有使用conda，建议更新一次。

命令

conda update conda

会提示Proceed ([y]/n)?，选择y

上篇补充

在上篇安装Anaconda时，手把手教你进行Anaconda的安装，我们可能注意过这样一张图：

请注意黑色圈圈的Python3.7，这表示我们下载的Anaconda在创建虚拟环境时，Python解释器版本最多只能指定到Python3.7。

创建环境

命令

conda create --name <env_name> [interpreter_version] [package_names]

参数讲解，表示可忽略参数

• <env_name>表示创建的环境名

• [interpreter_version]表示创建时，指定Python解释器版本，格式:python=3.7

• package_names表示在创建时，需要安装的第三方包，多个包用空格隔开

多说无益，来操作一下吧。

方式一创建

创建一个test1的虚拟环境，如果没有指定interpreter_version参数，会默认以最高的版本创建

命令

conda create --name test1

版本是Python3.7.6

方式二创建

创建一个test2的虚拟环境，并且指定Python解释器版本为3.6.6

命令

conda create --name test2 python=3.6.6

版本是Python3.6.6

方式三创建

创建一个test3的虚拟环境，并且指定Pyhton解释器版本为3.6.4，并且安装第三方包requests，flask

命令

conda create --name test3 python=3.6.4 requests flask

版本是Python3.6.4

在创建时就安装上的第三方包

解决创建环境时 Collecting package ... failed

创建环境时，可能会出现以下问题

解决办法

1. 找到C盘用户文件夹下的.condarc文件

1. 编辑.condarc文件，替换成一下内容，保存，重新打开cmd即可

ssl_verify: truechannels: - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/ - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64show_channel_urls: true

ps:

此方法直接更换成了清华源，速度更快，更稳，通过conda向虚拟环境安装第三方包时，用的也是清华源。

查看所有环境

命令

conda env list

绿色方框表示虚拟环境存放的位置，使用Pycharm时，有用。

进入虚拟环境

命令

activate <env_name>

在我们创建好虚拟环境后，记得进入才能使用哈。

前面的括号是谁，就代表当前虚拟环境是谁。

退出当前环境

命令

deactivate

虚拟环境安装第三方包

方式一 通过conda安装

命令

conda install --name <env_name> <package_name>

• env_name表示向哪个虚拟环境安装包

• package_name表示安装的包

示例:

向 test2 虚拟环境安装django

命令

conda install --name test2 django

方式二 进入虚拟环境通过pip安装

个人建议通过此方法安装，比较符合正常操作。

步骤

1. 进入指定虚拟环境activate <env_name>

2. 直接pip install <package_name>

解决pip安装过慢

在默认使用pip install时，会安装的很慢，甚至会出现安装失败，这是因为默认pip使用的是官网源，换成清华源就好了，可以参考：手把手教你进行pip换源，让你的Python库下载嗖嗖的。

步骤

1、随便进入一个虚拟环境

命令

activate test3

2、更新pip成最新版本，因为老版本的pip不支持一行代码换源

命令

python -m pip install --user --upgrade pip

3、执行命令自动永久换源

命令

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

大功告成，以后不管是哪个环境使用pip都是清华源，速度杠杠的。

如何在Pycharm中使用虚拟环境

通过 conda env list命令我们知道虚拟环境的具体存放位置，通过pycharm导入即可

知识补充

不知道有没有疑惑，我直接在python中输入的python，就是执行的是哪个python，我们用where python来看一下

命令

where python

可以看到，默认情况下在没有进入虚拟环境下，确实是anaconda3下面的python。

那我们在进入一个虚拟环境试试看。

当进入一个虚拟环境之后，使用的就是当前虚拟环境的python，那pip呢？来试一下

pip也是当前虚拟环境下的，那pip3呢，我们在一般情况下pip和pip3是一样的。

可以看到，依然还是test3下面的pip3，所以pip=pip3的。

由此，我们得出结论

如果进入了某个虚拟环境，所使用的python，pip都是当前环境的，不会和Anaconda的发生冲突。

结尾

本文基于Anaconda的安装，主要介绍了三种Anaconda虚拟环境的创建方式和第三方库的安装，还给大家分享了pip换源知识，让你的第三方库下载速度呲呲的~