Как установить Anaconda на Windows

• 
• 
• 

1. Скачайте установщик Anaconda.
2. РЕКОМЕНДУЕТСЯ: проверить целостность данных с SHA-256.
3. Кликните два раза по файлу с установочной программой.

Чтобы избежать ошибок доступа, не запускайте установку из папки «Избанное».

Если при установке появляются проблемы, попробуйте временно отключить антивирусное ПО, а затем снова включить его после установки. Если Anaconda была установлена для всех пользователей, нужно удалить ее и переустановить для одного пользователя.

Устанавливайте Anaconda в папку, имя которой не содержит пробелов и символов unicode (например, кириллицу)

Не устанавливайте с правами Администратора, если такие не запрашивались

Выберите, нужно ли добавлять Anaconda в переменную окружения PATH. Рекомендуется не делать этого, потому что это может повлиять на работу других программ. Вместо этого запускайте программу из Anaconda Navigator или Anaconda Prompt из меню «Пуск».

Выберите, стоит ли регистрировать Anaconda как Python-решение по умолчанию. Если не планируется устанавливать и запускать несколько версий Anaconda или несколько версий Python, лучше оставить все по умолчанию с отмеченным флажком.

Нажмите кнопку «Установить» (Install). Нажав на «Посмотреть детали» (Show Details), можно увидеть, какие пакеты Anaconda установит.

Нажмите кнопку «Далее» (Next).

По желанию: для установки PyCharm для Anaconda перейдите по ссылке https://www.anaconda.com/pycarm/
Для установки Anaconda без PyCharm просто нажмите кнопку «Далее» (Next)

После установки вы увидите диалоговое окно «Спасибо за установку Anaconda»:

Если хочется почитать больше об Anaconda Cloud и о том, как начать работать с Anaconda, отметьте флажками пункты «Learn more about Anaconda Cloud» и «Learn how to get started with Anaconda». Нажмите кнопку «Завершить» (Finish).

Подписывайтесь на канал в Дзене

Полезный контент для начинающих и опытных программистов в канале Лента Python разработчика — Как успевать больше, делать лучше и не потерять мотивацию.

Начало работы с Anaconda на Python

В этой статье мы будем устанавливать Anaconda, управлять пакетами python, создавать отдельные среды conda и делиться ими через файл conda YAML. Мы рассмотрим большинство из этих тем в следующем порядке:

• Установка Anaconda
• Создание среды с помощью Conda
• Управление пакетами через Conda
• Сохранение и Загрузка среды
• Перечисление, Совместное Использование и Удаление Сред
• Лучшие практики
• Прежде всего, Что такое Анаконда и Почему я должен знать о ней?

Вы, вероятно, уже установили Python и будете задаваться вопросом, зачем вам это вообще нужно. Во-первых, поскольку Anaconda поставляется с кучей пакетов datascience, вы будете готовы начать работать с данными. Во-вторых, использование conda для управления вашими пакетами и средами уменьшит будущие проблемы, связанные с различными библиотеками, которые вы будете использовать.

В большинстве реальных проектов по науке о данных широко используются пакеты и среды на основе conda, и я лично предпочитаю установку и обслуживание пакетов на основе conda проекта, а затем установку и обслуживание непосредственно пакетов на основе PIP.

Так почему же Анаконда?

Anaconda — это дистрибутив пакетов, созданных для datascience. Он поставляется с conda, пакетом и менеджером среды. Обычно мы использовали conda для создания сред для изоляции наших проектов, использующих разные версии Python и/или разные версии пакетов.

Мы также используем его для установки, удаления и обновления пакетов в наших проектных средах. Когда вы загружаете Anaconda в первый раз, она поставляется с conda, Python и более чем 150 научными пакетами и их зависимостями.

Anaconda — это довольно большая загрузка (

500 МБ), потому что она поставляется с наиболее распространенными пакетами datascience в Python, для людей, которые консервативны в отношении дискового пространства, есть также Miniconda, меньший дистрибутив, который включает только conda и Python.

Вы все еще можете установить любой из доступных пакетов с помощью conda, который по умолчанию поставляется со стандартной версией. Conda-это программа, которую мы будем использовать исключительно из командной строки.

Установка Anaconda

Anaconda доступна для Windows, Mac OS X и Linux. Вы можете найти инструкции по установке по ссылке https://www.continuum.io/downloads. Если у вас уже установлен Python на вашем компьютере, это ничего не сломает. Вместо этого Python по умолчанию, используемый вашими скриптами и программами, будет тем, который поставляется с Anaconda.

Выберите версию Python 3.5, вы можете установить Python 2 версии позже. Кроме того, выберите 64-разрядный установщик, если у вас есть 64-разрядная операционная система, в противном случае используйте 32-разрядный установщик.

После установки вы автоматически попадаете в среду conda по умолчанию со всеми установленными пакетами, которые вы можете увидеть ниже. Вы можете проверить свою собственную установку, введя список conda в свой терминал.

Создание сред с помощью Conda

Conda можно использовать для создания сред для изоляции ваших проектов. Чтобы создать среду, используйте conda create -n env_namelist of packages в вашем терминале. Здесь -n env_name задает имя вашей среды (-n для имени), а listofpackages — это список пакетов, которые вы хотите установить в этой среде. Например, чтобы создать среду с именем my_env и установить в нее numpy, введите:

При создании среды вы можете указать, какую версию Python установить в этой среде. Это полезно, когда вы работаете с кодом как в Python 2.x, так и в Python 3.x. Чтобы создать среду с определенной версией Python, сделайте что-то вроде:

Чтобы установить определенную версию, используйте condacreate -n pypython=3.3 для Python 3.3. После того как вы создали среду, используйте source activate my_env, чтобы ввести ее в OSX/Linux. В Windows используйте:

Когда вы находитесь в среде, вы увидите имя среды в приглашении терминала. Что-то вроде:

По умолчанию в среде установлено всего несколько пакетов, плюс те, которые вы установили при ее создании. Вы можете проверить это с помощью команды condalist.

Установка пакетов в среде происходит так же, как мы видели ранее:

Только на этот раз конкретные пакеты, которые вы устанавливаете, будут доступны только тогда, когда вы находитесь в среде. Чтобы выйти из окружения, введите в OSX/Linux:

Управление пакетами через Conda

После установки Anaconda управление пакетами становится довольно простым. Чтобы установить пакет, введите:

Например, чтобы установить numpy, введите:

Сохранение и загрузка среды

Вы можете установить несколько пакетов одновременно. Что — то вроде:

conda install numpyscipy pandas

Эта команда установит все эти пакеты одновременно. Также можно указать, какую версию пакета вы хотите, добавив номер версии, например:

Conda также автоматически устанавливает зависимости для вас. Например, пакет scipy зависит от numpy, так как он использует и требует numpy. Итак, если вы устанавливаете только scipy conda, install scipy Conda также установит numpy, если он еще не установлен.

Большинство команд довольно интуитивно понятны. Для удаления используйте:

Чтобы обновить пакет:

Если вы хотите обновить все пакеты в среде, что часто бывает полезно, используйте:

И, наконец, чтобы перечислить установленные пакеты:

Если вы не знаете точного названия пакета, который ищете, вы можете попробовать выполнить поиск с помощью:

Например, если вы хотите установить пакет, который читает и записывает файлы excel, но не уверены в точном имени пакета.вы можете попробовать поискать ключевое слово excel:

Он возвращает список доступных пакетов excelwriter с соответствующим именем пакета, которое я лично рекомендую, XlsxWriter.

Сохранение, перечисление, совместное использование и удаление сред

Сохранение и совместное использование сред

Действительно полезная функция-совместное использование сред, чтобы другие могли установить все пакеты, используемые в вашем коде, с правильными версиями. Вы можете сохранить пакеты в файл YAML с помощью condaenvexport>environment.yaml

Первая часть записывает все пакеты в среде, включая версию Python. Выше вы можете увидеть имя среды и все зависимости (вместе с версиями) перечислены. Вторая часть команды экспорта >environment.yaml
записывает экспортированный текст в файл YAML environment.yaml. Теперь этот файл можно использовать совместно, и другие смогут создать ту же среду, которую вы использовали для проекта.

Чтобы создать среду из файла среды, используйте:

condaenv create-f environment.yaml

Это создаст новую среду с тем же именем, указанным в environment.yaml.

Перечисление Сред

Если вы забыли, как называются ваши среды (это иногда случается со мной), используйте condaenvlist,
чтобы перечислить все созданные вами среды. Вы должны увидеть список сред, рядом с той средой, в которой вы сейчас находитесь, будет звездочка. Среда по умолчанию, используемая, когда вы не находитесь в ней, называется корневой.

Удаление Сред

Если есть среды, которые вы больше не используете, вы можете их удалить с помощью condaenv remove-n env_name

Развертываем Anaconda – дистрибутив Python для data science

Anaconda – обширный пакет для data science с открытым исходным кодом и сообществом в 6 млн пользователей.

Как и многие другие, однажды я начал свой путь в быстро растущей сфере науки о данных. Когда проходил курсы по языкам программирования R и Python на Udemy, я скачивал и устанавливал нужные приложения независимо друг от друга. Столкнувшись с трудностями установки data science пакетов вроде NumPy и Matplotlib и пытаясь «подружить» различные зависимости, я и узнал о дистрибутиве Anaconda для Python.

Пакет легко скачать и установить, имеется поддержка Linux, MacOS и Windows. Мне нравится, как Anaconda облегчает новым пользователям первые шаги.

В дистрибутив входит более 1000 пакетов для работы с данными, а также пакет Conda вместе с системой управления виртуальной средой. Благодаря этому отпадает необходимость устанавливать каждую библиотеку по отдельности. Как отмечено на сайте Anaconda, «Пакеты для Python и R в репозитории Anaconda настраиваются и компилируются в нашей безопасной среде, так что вы получаете оптимизированные исполняемые файлы, которые просто работают на вашей системе».

Я советую использовать Anaconda Navigator — десктопный графический интерфейс (GUI), предоставляющий доступ ко всем приложениям в дистрибутиве, включая RStudio, iPython, Jupyter Notebook, JupyterLab, Spyder, Glue, и Orange. Среда исполнения по умолчанию — Python 3.6, но вы можете с легкостью установить Python 3.5, Python 2.7 или R. Документация невероятно подробная, а дополнительную поддержку можно получить от замечательного сообщества пользователей.

Установка Anaconda

Чтобы установить Anaconda на мой ноутбук (Linux, Core i3 с 4Гб RAM), я скачал установщик Anaconda 5.1 для Linux и запустил для файла проверку хеш-суммы md5sum :

Дальше я последовал инструкциям в документации. Там предписывали запустить следующую bash-команду (даже если ваша командная оболочка — не Bash):

Я в точности придерживался указаний, и процесс установки занял около 5 минут. Инсталлятор спросил, желаю ли я добавить путь к установленной Anaconda в переменную среды PATH в моем файле /home/ /.bashrc . Я согласился и перезапустил shell, чтобы применить изменения в .bashrc .

После установки запустил Anaconda Navigator с помощью следующей команды:

Каждый раз при запуске Anaconda Navigator проверяет наличие новых версий и предлагает их установить.

Anaconda успешно обновилась, возвращаться к командной строке не понадобилось. Первый запуск Anaconda был несколько медленным. Учитывая обновления, на то, чтобы приступить, ушло еще несколько минут. Обновления можно также запустить вручную при помощи следующей команды:

Поиск и установка приложений

Запустив Navigator, я смог исследовать разнообразие приложений, поставляющихся с Anaconda Distribution. Согласно документации, версия Anaconda для Python 3.6 (64 бита) поддерживает 499 пакетов. Первым приложением, с которым я ознакомился, было Jupyter QtConsole. Его простой в использовании GUI поддерживает встроенные графики и подсветку синтаксиса.

Jupyter Notebook уже включен в дистрибутив, поэтому в отдельной установке нет нужды (в отличие от других сред разработки Python, которыми мне приходилось пользоваться).

С RStudio я уже был знаком. Этот инструментарий не установлен по умолчанию, но добавляется одним кликом мыши, как и целый ряд других приложений: JupyterLab, Orange, Glue, Spyder и т.д.

Одно из преимуществ дистрибутива Anaconda – возможность настроить несколько сред разработки. Например, если я захочу создать среду c Python 2.7 вместо дефолтной версии Python 3.6, я введу в консоли:

Conda позаботится об установке. Чтобы ее запустить, введите в терминале:

Выберите среду py27 из выпадающего списка «Приложения на» в Anaconda GUI.

Больше об Anaconda Python

Информации об Anaconda очень много. Если желаете глубже изучить ее инструментарий, можно начать со списка ресурсов на этой странице и с данного форума.