Anaconda配置和使用 anaconda的安装与环境配置

原来一直使用原生python和pip的方式，换了新电脑，准备折腾下Anaconda。

安装过程就不说了，全程可视化安装，很简单。

安装后用“管理员权限”打开“Anaconda Prompt”命令行，先配置国内镜像源（清华大学）

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes

然后查看验证：

conda config --show channels

接下来我们更新所有的库：

conda upgrade --all

更新后验证安装包：

conda list

常用命令：

# 安装包
conda install package_name
# 更新包
conda update package_name
# 卸载包
conda remove package_name

conda 可以为你不同的项目建立不同的运行环境。

下面我们安装nb_conda用于notebook自动关联nb_conda的环境:

conda install nb_conda

Anaconda自带了jupyter，我们直接在菜单中打开“Jupyter Notebook”即可。

自动启动命令行窗口，如下：

出现：No module named”bbrowserpdf”

解决：

conda install -c anaconda-nb-extensions nbbrowserpdf

这里需要挂代理才能下载到安装包。

在jupyter页面上，点击conda标签页后，可能会报错：

错误1：EnvironmentLocationNotFound: Not a conda environment

解决方法：

找到Anaconda安装路径下文件：Anaconda3\Lib\site-packages\nb_conda\envmanager.py

修改内容：

FROM:

 return {
 "environments": [root_env] + [get_info(env)
 for env in info['envs']]
 }

TO:

 return {
 "environments": [root_env] + [get_info(env) for env in info['envs']
 if env != root_env['dir']]
 }

然后重启jupyter。

错误2：AttributeError: 'dict' object has no attribute 'rsplit'

解决方法：

找到Anaconda安装路径下文件：Anaconda3\Lib\site-packages\nb_conda\envmanager.py

修改内容：

 name, version, build = s.rsplit('-', 2)

becomes:

 if isinstance(s, dict):
 s = s['dist_name']
 name, version, build = s.rsplit('-', 2) 

然后重启jupyter。

错误3：'_xsrf' argument missing from POST

解决方法：

用户家目录下 .jupyter/jupyter_notebook_config.json文件添加：

"disable_check_xsrf": true

然后重启jupyter。

如果没有报错的话，就可以在jupyter中新建python环境了，需要注意的是新建的环境需要安装ipykernel包，才会显示在新建note菜单中。

如果看不到的话，强制刷新下页面就好了。