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

Anaconda 是一個用於科學計算的開源的 Python 發行版，支援 Linux, Mac, Windows, 包含了眾多流行的科學計算、資料分析的 Python 包。其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項。因為包含了大量的科學包，Anaconda 的下載檔案比較大（約 531 MB），如果只需要某些包，或者需要節省頻寬或儲存空間，也可以使用Miniconda這個較小的發行版（僅包含conda和 Python）。

Conda是一個開源的包、環境管理器，可以用於在同一個機器上安裝不同版本的軟體包及其依賴，並能夠在不同的環境之間切換

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

Miniconda包括Conda、Python

下面詳細說說在Ubuntu 18.04.4 LTS下安裝Anaconda3-5.3.1-Linux-x86.sh的過程。

Ubuntu 18.04.4 LTS 預設自帶的Python是3.7版本。

1、下載 Anaconda

下載 Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh(Ubuntu18.04的對應的Anaconda版本)：

法1：在Anaconda官網下載由於網路原因，速度很慢，如圖1所示。

官方下載地址：https://www.anaconda.com/download/

或者：https://repo.anaconda.com/archive/

這裡使用 Python 3.7 版本的 “Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh”，如果下載速度慢或下載失敗，請自己想辦法。

方法2：現在我們在清華大學開源軟體映象站下載，如下圖所示。

Anaconda版本和預設Python版本對應

Anaconda 3-5.2是Python3.6

Anaconda 3-5.3是Python3.7

2、安裝 Anaconda

安裝較為簡單，這裡參考官方文件，進入下載檔案的位置，開啟終端terminal在檔案目錄下執行：

[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
>>>回車

然後根據如上提示輸入回車

如上圖，這裡需要檢視Anaconda終端使用者授權協定，一直迴車知道瀏覽完資訊即可。

閱讀完註冊資訊後，這裡輸入“yes”（如上圖）

然後回車即可進行安裝（如下圖），Anaconda3現在將安裝到以下位置：

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

 這裡我們輸入“yes”選擇加入環境變數

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!

接下來，我們安裝Visual Studio Code，Anaconda與Microsoft合作！ Microsoft VSCode是精簡的程式碼編輯器，支援偵錯，任務等開發操作
執行和版本控制。

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

這部分我們輸入

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

看到這些資訊說明已經安裝完成。如下圖：

正在處理用於 desktop-file-utils (0.23-1ubuntu3.18.04.2) 的觸發器 ...
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 !

我們現在在新的終端視窗即可使用Anaconda3，開啟新的終端，檢視相應的版本資訊

[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.
>>>

開啟 Jupyter Notebook

開啟 notebook 的方法非常簡單，只需在終端輸入

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

啟動完成後，會自動開啟瀏覽器

安裝第三方包

輸入

conda install requests

或者

pip install requests

來安裝requests包.

安裝完成之後我們再輸入python進入直譯器並import requests包, 這次一定就是成功的了。

解除安裝第三方包

那麼怎麼解除安裝一個包呢

conda remove requests

或者

pip uninstall requests

就行啦.

檢視環境包資訊

要檢視當前環境中所有安裝了的包可以用

conda list

匯入匯出環境

如果想要匯出當前環境的包資訊可以用

conda env export > environment.yaml

將包資訊存入yaml檔案中.

當需要重新建立一個相同的虛擬環境時可以用

conda env create -f environment.yaml

其實命令很簡單對不對, 我把一些常用的在下面給出來, 相信自己多打兩次就能記住

activate // 切換到base環境

activate learn // 切換到learn環境

conda create -n learn python=3 // 建立一個名為learn的環境並指定python版本為3(的最新版本)

conda env list // 列出conda管理的所有環境

conda list // 列出當前環境的所有包

conda install requests 安裝requests包

conda remove requests 解除安裝requets包

conda remove -n learn --all // 刪除learn環境及下屬所有包

conda update requests 更新requests包

conda env export > environment.yaml // 匯出當前環境的包資訊

conda env create -f environment.yaml // 用組態檔建立新的虛擬環境

OK，暫時先這樣，請繼續關注Linux公社的其他文章把。