Anaconda3 설치 및 기본 Python과의 충돌 해결
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1. 아나콘다 소개
Anaconda는 Python으로 작성된 통합 개발 환경(IDE)인 Python 프로그래밍 언어를 학습하고 개발하기 위한 소프트웨어 패키지입니다. 쉘, condal 등과 같은 여러 명령줄 도구와 지원 종속성 관리자 pip를 제공합니다. 이러한 도구와 라이브러리 파일을 사용하여 자신만의 Python 환경을 빠르게 설정하고 다양한 유형의 코딩 실험을 수행할 수 있습니다. 다른 Unix/Linux 명령줄 인터페이스와 비교할 때 Anaconda는 Windows 데스크톱 응용 프로그램과 유사한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 제공하기 때문에 사용자 정의가 가능하고 유연합니다.
anaconda3 패키지는 pip_packager, condal-install, jupyterhub 등과 같은 많은 유용한 도구와 라이브러리가 포함된 Anaconda 제품군의 일부입니다. 이러한 도구를 사용하면 Python 코드를 쉽게 빌드, 테스트 및 배포할 수 있습니다. Anaconda3를 사용하면 Python을 보다 효율적으로 학습하고 개발할 수 있으며 짧은 시간 내에 다양한 주류 프레임워크 및 기술을 마스터할 수 있습니다.
아나콘다와 파이썬의 관계
Anaconda3는 Python과 매우 밀접한 관계가 있습니다. 통합 개발 환경(IDE)인 Anaconda3는 다양한 프레임워크와 라이브러리를 연결하여 Python 애플리케이션을 쉽게 개발하고 디버그할 수 있습니다.
Anaconda에는 Conda, Python 및 설치된 많은 툴킷(예: numpy , pandas 등) 이 포함되어 있습니다.
Miniconda 에는 Conda, Python이 포함되어 있으며 디스크 공간을 절약하는 것이 좋습니다.
Conda 는 서로 다른 버전의 소프트웨어 패키지와 해당 종속성을 동일한 시스템에 설치하고 서로 다른 환경 간에 전환하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 패키지 및 환경 관리자입니다.
아나콘다의 장점
Anaconda를 사용하면 Python을 보다 효율적으로 배우고 개발할 수 있으며 짧은 기간에 다양한 주류 프레임워크와 기술을 마스터할 수 있습니다.
첫째, anaconda 는 Windows 데스크톱 응용 프로그램과 유사한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 제공하기 때문에 사용자 정의가 가능하고 유연합니다 . 즉, 도구 모음, 메뉴 및 버튼과 같은 요소를 개인화하고 키보드 단축키를 보다 편리하게 수행할 수 있습니다. 동시에 Anaconda는 복잡한 Python 코드를 더 잘 빌드하고 테스트하는 데 도움이 되는 풍부한 플러그인과 확장 기능도 제공합니다.
둘째, 아나콘다는 더 나은 언어 지원을 제공합니다 . 다른 명령줄 인터페이스와 비교할 때 Anaconda는 사용 중인 프로그래밍 언어와 개발 환경을 더 쉽게 이해하고 마스터할 수 있도록 보다 완벽한 자동화 라이브러리와 샘플 코드 파일을 제공합니다. 동시에 Anaconda는 프로젝트를 더 잘 개발하고 배포하는 데 도움이 되는 많은 사전 설치된 기능과 모듈도 제공합니다.
마지막으로, Anaconda의 커뮤니티는 기술 지원을 제공하고 질문에 답변하는 많은 열정적인 자원 봉사자들과 함께 상대적으로 활발합니다 .
conda는 Python과 conda 자체를 포함하여 거의 모든 도구와 타사 패키지를 패키지로 취급합니다 ! 따라서 conda는 패키지 관리 및 환경 관리의 제약을 깨고 다양한 버전의 Python과 다양한 패키지를 쉽게 설치 하고 쉽게 전환할 수 있습니다.
참고: 아직도 Anaconda가 무엇인지 모르십니까?이 기사를 읽으면 충분합니다.
둘째, Anaconda3 설치
Windows 환경에서 Anaconda3를 설치하려면 다음 단계를 따르십시오.
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Anaconda3 패키지를 다운로드합니다.
공식 웹사이트 다운로드 주소: https://www.anaconda.com/products/distribution
Tsinghua 미러 소스 다운로드: https://repo.anaconda.com/archive/ (해당 버전을 선택해야 함)
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다운로드한 설치 패키지를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 관리자 권한으로 실행하여 설치 인터페이스로 들어갑니다.
다음 > 동의함(나만 선택) > 다음 >을 클릭합니다. -
설치 위치를 선택하고 설치를 클릭합니다. (설치 경로는 영어 사용을 권장하며, 공백 및 기타 문자를 포함하지 않도록 합니다.)
ps: "고급 설치 옵션"에서 "내 PATH 환경 변수에 Anaconda 추가"를 체크 하지 않는 것이 좋습니다 . Anaconda를 내 환경 변수에 추가합니다.") . 체크하면 다른 프로그램 사용에 영향을 줄 수 있기 때문입니다. -
설치가 완료될
때까지 기다립니다. 설치가 성공적으로 완료되면 "Anaconda를 설치해 주셔서 감사합니다" 대화 상자가 표시됩니다:
추신: 설치 후 시스템 기본 Python은 Anaconda와 함께 설치된 Python 버전으로 변경됩니다. Anaconda가 설치되면 기본 Python 환경이 시스템에 생성되고 기본 환경에 설치된 모든 패키지는 명령줄에 입력하여 나열conda list할 수 있습니다 .
공식 설치 튜토리얼: https://docs.anaconda.com/anaconda/install/windows/
명령줄을 입력 conda --version하면 설치가 성공했음을 나타내는 다음 내용이 나타납니다.
'conda'는 내부 또는 외부 명령, 실행 가능한 프로그램 또는 배치 파일로 인식되지 않습니다. 해결 참조:
https://blog.csdn.net/m0_68744965/article/details/125700817
국내 미러 소스 설정
많은 패키지를 설치해야 하는 경우 Anaconda.org 서버가 해외에 있기 때문에 conda의 다운로드 속도가 매우 느린 경우가 많습니다. 여기서 Tsinghua 미러 소스를 사용하여 다운로드 속도, 구성 속도를 높일 수 있습니다. 다음과 같다:
# 添加Anaconda的清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
3. 기본 사용법
명령의 기본 사용법:
usage: conda-script.py [-h] [-V] command ...
도움말 사용:
conda --help 或者 conda
일반적으로 사용되는 명령:
conda clean # 删除未使用的包和缓存
conda config # 修改.condarc中的配置值
conda create # 从指定包的列表中创建一个新的conda环境
#eg：conda create --name <env_name> <package_names>
conda info # 显示有关当前conda安装的信息
conda install # 将程序包列表安装到指定的conda环境中
conda list # 列出所有已安装的科学包及其依赖项
conda package # 低级别conda软件包实用程序。（实验）
conda remove # 从指定的conda中删除程序包列表环境
conda run # 在conda环境中运行可执行文件
conda search # 搜索包并显示相关的包信息。
conda uninstall # conda remove的别名
conda update # 将conda软件包更新到最新的兼容版本
#eg: 更新conda至最新版本 conda update conda
conda upgrade # conda update 的别名
환경 관리의 예:
- numpy 및 pandas 패키지를 포함하는 환경 NN1 생성
conda create -n NN1 numpy pandas
ps: 환경 생성 후 Python 설치 시 Python 버전을 지정하지 않으면 Anaconda 버전과 동일한 Python 버전이 설치됩니다.
- 환경을 NN1로 전환
conda activate NN1
- 출구 환경
conda deactivate
- 생성된 환경 표시
conda info --envs 或者 conda info -e 或者 conda env list
- 환경 NN1을 NN2에 복사
conda create --name NN1 --clone NN2
추신: 복제 후 두 환경이 존재하고 동일한 구성을 갖습니다.
- 환경 NN1 삭제
conda remove --name NN1 --all
패키지 관리 예:
- 모든 패키지 업데이트
conda update --all
- 현재 환경에 numpy 패키지를 설치합니다.
conda install numpy
- 현재 환경에서 numpy 패키지 제거
conda remove numpy
ps: conda는 동일한 python pip를 사용합니다. pip에는 환경 관리 기능이 없습니다. pip는 conda에도 적용할 수 있습니다.
자세한 내용은 Anaconda 소개, 설치 및 사용 자습서를 참조하십시오.
4. 갈등 문제 해결
사전 확인:
- Python과 Anaconda가 모두 컴퓨터에 설치되고 환경 변수가 구성됩니다.
- 둘 다 사용해야 합니다(그렇지 않으면 둘 중 하나를 제거).
해결 방법 1:
환경 변수 중 하나를 설정 해제합니다.
예를 들어 네이티브 Python을 기본으로 사용하려면 환경 변수에서 Anaconda의 루트 디렉터리를 삭제합니다.
해결 방법 2(권장):
둘을 구별하기 위해 설치 디렉토리에 있는 python.exe 파일의 이름을 변경합니다(먼저 복사).
python이렇게 기본 입력은 네이티브 Python을 사용할 때 사용하고 , python-a사용할 경우 Anaconda를 사용합니다.
참고: 이렇게 변경한 후에는 pip 명령도 구분해야 합니다.anaconda를 사용하려면 pip 앞에 추가해야 합니다. 명령python-a -m
Python-ana –m pip –-version #查看当前Python对应的pip版本；
Python-ana –m pip list #查看当前Python对应的pip安装的第三方库；
Python-ana –m pip install #库名即可安装对应的扩展库；
Python-ana –m pip uninstall #库名即可卸载对应的扩展库
질문:
명령줄로 열 때마다 python-a동일한 경고가 표시되며 매번 환경을 먼저 활성화해야 합니다.
또한 기본 conda 환경은 base라고 하므로 다음을 conda activate base실행 하십시오.