如何安装并使用conda指令管理python环境 一、动机 最近打算折腾vn.py,但只有py27版本的,因为一向习惯使用最新稳定版的,所以不得不装py27的环境,不得不说 Python的全局锁真的很烦。 身为懒癌患者,必然使用全功能的anaconda,但不想同时装py27和py35两个版本的anaconda巨无霸(同时装两个, 不知道conda是否也可以管理环境),于是选择用conda装python27的环境及一些必要的包。 弄了几天终于把办公电脑和家里的Mac机上的环境都配好了,即使有了官方的安装教材,也踩了不少坑。 (因为国内主要的期货交易API接口只有windows和linux版,所以Mac上的环境只能用来回测,无法使用vn.py的模拟交易和实盘功能。) 二、Anaconda的安装 Anaconda的下载页参见官网下载,Linux、Mac、Windows均支持。 安装时,会发现有两个不同版本的Anaconda,分别对应Python 2.7和Python 3.5,两个版本其实除了这点区别外其他都一样。后面我们会看到,安装哪个版本并不本质,因为通过环境管理,我们可以很方便地切换运行时的Python版本。(由于我常用的Python是2.7和3.4,因此倾向于直接安装Python 2.7对应的Anaconda) 下载后直接按照说明安装即可。这里想提醒一点:尽量按照Anaconda默认的行为安装——不使用root权限,仅为个人安装,安装目录设置在个人主目录下(Windows就无所谓了)。这样的好处是,同一台机器上的不同用户完全可以安装、配置自己的Anaconda,不会互相影响。 对于Mac、Linux系统,Anaconda安装好后,实际上就是在主目录下多了个文件夹(~/anaconda)而已,Windows会写入注册表。安装时,安装程序会把bin目录加入PATH(Linux/Mac写入~/.bashrc,Windows添加到系统变量PATH),这些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac为例,安装完成后设置PATH的操作是 # 将anaconda的bin目录加入PATH,根据版本不同,也可能是~/anaconda3/bin echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc # 更新bashrc以立即生效 source ~/.bashrc 配置好PATH后,可以通过which conda或conda --version命令检查是否正确。假如安装的是Python 2.7对应的版本,运行python --version或python -V可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit),也说明该发行版默认的环境是Python 2.7。 三、环境管理 conda常用命令 查看当前系统下的环境 conda info -e 创建新的环境 # 指定python版本为2.7,注意至少需要指定python版本或者要安装的包# 后一种情况下,自动安装最新python版本 conda create -n env_name python=2.7 # 同时安装必要的包 conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7 环境切换 # 切换到新环境# linux/Mac下需要使用source activate env_name activate env_name #退出环境,也可以使用`activate root`切回root环境 deactivate env_name 移除环境 conda remove -n env_name --all 四、包管理 给某个特定环境安装package有两个选择,一是切换到该环境下直接安装,二是安装时指定环境参数-n activate env_nameconda install pandas # 安装anaconda发行版中所有的包 conda install anaconda conda install -n env_name pandas 查看已经安装的package conda list # 指定查看某环境下安装的package conda list -n env_name 查找包 conda search pyqtgraph 更新包 conda update numpy conda update anaconda 卸载包 conda remove numpy 五、vnpy环境配置中遇到的疑难杂症 1、64位系统和root环境下指定安装32位 vnpy在window系统下使用的python版本和package都是32位的,但除非下载anaconda时就下载32位版本。 现在大多数系统都是64位了吧,我装的也是64位,那么用conda安装时默认64位,stackoverflow了发现解 决方案,安装前设置使用32位: # 设置32位set CONDA_FORCE_32BIT=1 conda create -n env_name python=2.7 conda install numpy pandas # 切回系统默认set CONDA_FORCE_32BIT= 2、设置国内镜像 家里用的长城宽带,访问国外资源的网速简直不能忍,于是看了下conda有没有国内的镜像。然后真找到了一个 清华大学TUNA镜像清华大学 TUNA 镜像源 网站有添加方法 # 需要去掉网址的引号 conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes 如果命令行方法添加不上,可以在用户目录下的.condarc中添加http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/: 如果没有该文件可以直接创建,Windows为C://Users/username/.condarc,Linux/Mac为~/.condarc 结果如下: channels: - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - defaults show_channel_urls: yes 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持中文源码网。