注意！如果在安装Anaconda之前已经安装了pyenv，那么安装Anaconda之后pyenv会失效！ 安装方法在最后

cheat sheet

Anaconda配置不同的python环境

Anaconda可以创建许多个python环境，每个环境拥有唯一的名字（需要你创建环境的时候给这个环境命名）。每个环境可以设定python的版本（比如python2.7.14或者python3.5）以及你需要的包（比如numpy、tensorflow等）。 创建好环境后，你可以选择激活其中的一个来让当前shell处于你指定的python环境中。

创建一个名字为snowwhite的环境，并指定该环境的python版本是2.7.14

 conda create --name snowwhite python=2.7.14

查看所有的环境，其中有*号标记的是当前使用的环境

conda env list

激活名字为snowwhite的环境

source activate snowwhite

返回默认的环境

source deactivate

删除名为snowwhite的环境

conda remove --name snowwhite --all

Anaconda中的包安装和更新

Anaconda把conda和python看作普通的包，因此可以直接用conda来升级conda。 更新conda

conda update conda

更新python。如果当前python是2.7.x，那么会更新到2.7的最新版本

conda update python

查看已经安装了的包

conda list

为当前环境安装ipython

conda install ipython

为snowwhite环境安装ipython包

conda install --name snowwhite ipython

为当前环境升级ipython

conda update ipython

为showwhite环境删除ipython包

conda remove --name snowwhite ipython

设置国内镜像

设置国内镜像可以加快包的下载速度

添加Anaconda的TUNA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

配置命令自动补全

先deactivate环境（即切换到默认环境中），然后安装argcomplete

conda install argcomplete

然后在 .bashrc 中添加如下语句

eval "$(register-python-argcomplete conda)"

然后关闭当前shell，重新开一个shell，测试

conda ins 按下TAB键会自动补全为 conda install

pycharm的配置

为了能够利用pycharm进行远程调试，可以在pycharm的 Project Interpreter 中进行配置。 比如用户sunder的snowwhite环境的路径为

/home/sunder/anaconda2/envs/snowwhite/bin/python

为什么会需要不同的python环境

这个得问你自己了。 我能想到的原因有

• 每个项目依赖的python版本（python2或者python3等）可能不同
• 每个项目依赖的包的版本（比如tensorflow1.2和tensorflow1.4）不同
• 每个项目依赖的包不同，如果装在一起可能会有冲突
• 其它

Anaconda的安装

在这里下载合适的文件，然后在服务器中运行

bash Anaconda-latest-Linux-x86_64.sh

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