本文小编为大家详细介绍“Python第三方库管理Pip和Conda怎么用”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“Python第三方库管理Pip和Conda怎么用”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。

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1、Anaconda安装

Windows下傻瓜式安装，exe一步一步执行即可

进入到下载目录，然后bash命令，如：

bash Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

然后一直按提示操作即可。 

打开.bashrc文件：

vi ~/.bashrc

在.bashrc文件里面输入anconda的bin目录路径，如：

 export PATH="/home/xxx/anaconda3/bin:$PATH"

配置了环境变量并不会生效，需要刷新才会生效。

source ~/.bashrc

查看anconda版本，验证是否安装成功。

conda --version

结果如下图所示： 

2、conda的常用命令操作

# 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本）conda create --name python34 pythnotallow=3.4
# 安装好后，使用activate激活某个环境activate python34 # for Windowssource activate python34 # for Linux & Mac# 激活后，会发现terminal输入的地方多了python34的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.4对应的命令加入PATH
# 此时，再次输入python --version# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系统已经切换到了3.4的环境
# 如果想返回默认的python 2.7环境，运行deactivate python34 # for Windowssource deactivate python34 # for Linux & Mac
# 删除一个已有的环境conda remove --name python34 --all

3、使用conda管理包

# 安装scipyconda install scipy# conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目，对于python 3.4，conda会同时安装numpy和mkl（运算加速的库）# 查看已经安装的packagesconda list# 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip，因此可以显示出通过各种方式安装的包# 查看当前环境下已安装的包conda list# 查看某个指定环境的已安装包conda list -n python34# 查找package信息conda search numpy# 安装packageconda install -n python34 numpy# 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境# 也可以通过-c指定通过某个channel安装# 更新packageconda update -n python34 numpy# 删除packageconda remove -n python34 numpy# 更新conda，保持conda最新conda update conda# 更新anacondaconda update anaconda# 更新pythonconda update python# 假设当前环境是python 3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的当前最新版本

注意：在以上的使用过程中你会发现使用conda下载包的速度非常的慢，因为使用的是国外的服务器，所以这里要设置为国内的镜像。使用下面的配置命令即可：

4、配置第三方库下载源

windows下
在清华源和中科大源之间自行选择

1 添加清华源
命令行中直接使用以下命令

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
# 设置搜索时显示通道地址conda config --set show_channel_urls yes

2 添加中科大源

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/conda config --set show_channel_urls yes

Linux下
将以上配置文件写在~/.condarc中 

vim ~/.condarc
channels:  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  - defaultsshow_channel_urls: true

5、pycharm中使用anaconda这里讲下在pycharm上anaconda的配置：

在Pycharm的Files>>settings>>Project Interpreter>>Add local 里面添加Anaconda python.exe. 应用之后就可以调用各种Anaconda的库啦，如果下载了其他版本的python，将envs中的python.exe也添加到Project Interpreter 中，在需要的时候进行切换就可以了
如下面的图片所示：

6、pip和conda批量导出、安装第三方依赖库(requirements.txt)

pip批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件

pip freeze > requirements.txt

pip批量安装requirements.txt文件中包含的组件依赖

pip install -r requirements.txt

conda批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件

conda list -e > requirements.txt

conda批量安装requirements.txt文件中包含的组件依赖

conda install --yes --file requirements.txt

读到这里，这篇“Python第三方库管理Pip和Conda怎么用”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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