CentOS7安装部署Anaconda

一、前言

1.组件

• Anaconda

开源的Anaconda个人版 （正式为Anaconda发行版）是在Linux，Windows和Mac OS X上执行Python / R数据科学和机器学习的最简单方法。

• 快速下载7,500+个Python / R数据科学软件包
• 使用Conda管理库，依赖项和环境
• 使用scikit-learn，TensorFlow和Theano开发和训练机器学习和深度学习模型
• 使用Dask，NumPy，pandas和Numba分析具有可伸缩性和性能的数据
• 使用Matplotlib，Bokeh，Datashader和Holoviews可视化结果

• Conda

任何语言（Python，R，Ruby，Lua，Scala，Java，JavaScript，C / C ++，FORTRAN等）的软件包，依赖项和环境管理。

Conda是在Windows，macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。Conda可以快速安装，运行和更新软件包及其依赖项。Conda可以轻松地在本地计算机上的环境中创建，保存，加载和切换。

• virtualenv

virtualenv 是用于创建隔离的Python环境的工具。

• pip

pip是Python 的软件包安装程序。您可以使用pip从Python软件包索引和其他索引安装软件包。

2.环境

Linux 发行版：CentOS-7-x86_64-DVD-1804.iso

python 教程：https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html

anaconda 官网：https://www.anaconda.com/
conda 官网：https://conda.io/en/latest/
virtualenv 官网：https://virtualenv.pypa.io/en/stable/
pip 官网：https://pip.pypa.io/en/stable/

anaconda installing on Linux：https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/

anaconda archive：https://repo.anaconda.com/archive/

Windows安装部署Anacoda：https://blog.csdn.net/u011424614/article/details/105579502

二、正文

1.下载安装脚本

• 下载脚本：https://repo.anaconda.com/archive/
• 脚本文件：Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

2.安装Anaconda

# 创建安装目录
mkdir /opt/anaconda
cd /opt/anaconda# 文件授权
chmod +x Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh# 执行脚本
./Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh
# 安装过程中，输入安装目录
/opt/anaconda/install# 重新加载 .bashrc 文件
source ~/.bashrc

3.常用指令

命令	说明	例子
conda --version	查看 conda 的版本号
conda update conda	更新 conda
conda -h	查看 conda 帮助文档
conda create -n [环境名称] [包名(-版本号)]	创建环境	conda create -n python37 python=3.7 scikit-image
activate [环境名称]	切换环境	activate python37
deactivate	退出环境
conda info -e	查询环境信息
conda remove -n [环境名称] --all	重启虚拟机	conda remove -n python37 --all
conda create -n [新环境名称] --clone [现有环境名称]	拷贝环境	conda create -n newPython37 --clone python37
conda list	查看当前环境已安装包列表
conda search [包名]	模糊查询-当前环境的包信息	conda search scikit-image
conda install [包名]	在当前环境中安装包文件	conda install scikit-image
conda install -n [环境名] [包名]	在指定环境中安装包文件	conda install -n python37 scikit-image
conda env export --name [环境名] > environment.yaml	导出指定环境名的的所有依赖包及其版本信息	conda env export --name base > environment.yaml
conda env create -f [环境yaml文件名]	根据一个 YAML 格式的文件来创建一个新的 Conda 环境	conda env create -f environment.yaml