保姆級：安裝Anaconda最詳細的教程（及Anaconda安裝影響了原Python工程怎麼辦？）

系列文章總目錄，除了當前的AI大模型系列外，還包括java前後分離，Python，AI，大數據，遊戲，面試等等，系列文章歸納在此：

文章目錄

• 保姆級：安裝Anaconda最詳細的教程（及Anaconda安裝影響了原Python工程怎麼辦？）
• 前言
• 一、Anaconda 下載
• 二、檢測環境
• 三、安裝Anaconda

• 情況一：原沒有Python環境或卸載了
• 情況二：有Python環境想保留

• 總結

前言

Anaconda 是一個數據科學+機器學習的軟件合體，它包含了許多程序和庫，能夠更輕鬆地進行編程、分析數據和構建機器學習模型。
Anaconda 包及其依賴項和環境的管理工具為 conda 命令，文章後面部分會詳細介紹。
與 Python pip 工具相比 Anaconda 的conda 可以更方便地在**不同環境之間進行切換**，環境管理較為簡單

Anaconda簡介
Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安裝好的工具包，比如：numpy、pandas等

因此安裝Anaconda的好處主要為以下幾點：

方便安裝：
安裝 Anaconda 就像安裝一個應用程序一樣簡單，
它為您預先安裝好了許多常用的工具，無需單獨配置其他的一些Python庫，常見常用的基本都有了。
包管理器：
Anaconda 包含一個名為 Conda 的包管理器，用於安裝、更新和管理軟件包。
Conda 不僅限於 Python，還支持多種其他語言的包管理。
環境管理：
使用 Anaconda，可以輕鬆地創建和管理多個獨立的 Python 環境，
可以安裝 python2 和 python3 環境，然後實現自由切換。這對於在不同項目中使用不同的庫和工具版本非常有用，以避免版本衝突。
集成工具和庫：
Anaconda 捆綁了許多用於數據科學、機器學習和科學計算的重要工具和庫
如 NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy、Scikit-learn 等。
Jupyter 筆記本：
Jupyter 是一個交互式的計算環境，支持多種編程語言，但在 Anaconda 中主要用於 Python。
它允許用户創建和共享包含實時代碼、方程式、可視化和敍述文本的文檔。
Spyder 集成開發環境：
Anaconda 中集成了 Spyder，這是一個專為科學計算和數據分析而設計的開發環境，具有代碼編輯、調試和數據可視化等功能。
跨平台性：
Anaconda 可在 Windows、macOS 和 Linux 等操作系統上運行，使其成為一個跨平台的解決方案。

一、Anaconda 下載

網址是：

這裏不能放外鏈，所以我用圖片了

二、檢測環境

可以先在運行窗口裏面檢測是否已經安裝了Anaconda和Python

檢測Python：

系統已經安裝了python檢測Anaconda：

系統沒有安裝Anaconda

有conda的，可以命令：
conda env list
查看目前Anaconda下的所有環境

因為安裝Anaconda會影響你當前的Python環境，怕安裝Anaconda之後，原有的Python任務都出問題就是這裏為什麼要檢測，
（因為Anaconda安裝有一步是：Anaconda會安裝一個Python解析器[可能不是你現在正在用的這個版本]，然後Anaconda會指定電腦上所有的甚至其他軟件也用它新安裝的那個Python版本(下面有截圖)，其他軟件：？原工程：？。。對，是這樣的）所以:安裝Anaconda分兩種情況
一、原來有Python環境
要麼卸載掉原Python，要麼還是想保留二、原來沒有Python環境
直接裝Anaconda即可

三、安裝Anaconda

情況一：原沒有Python環境或卸載了

直接點擊安裝

雙擊軟件，點擊同意：

選擇所有用户：

這個是電腦的用户，just me 是當前登陸使用電腦的用户使用Anaconda ，可以在電腦裏面點擊註銷和切換用户啥的，就換其他用户使用電腦，目前all users 是所有用户，不管電腦誰登陸在用，都能使用Anaconda 。 這個沒有什麼特別，二選一任意也可以

選擇安裝的位置，建議別放c盤

如果有這個界面（沒有就看下一個圖）：
第一個是：
自動添加Anaconda 到環境變量裏面，就不用自己配置了（肯定是要配置的，大家需要去使用conda命令）
第二個是：
註冊電腦裏面默認Python版本是3.9的，其他軟件也是用該版本。
關鍵字，看單詞：register註冊，default默認理解為：Anaconda 安裝的Python優先級最高，都用它的這個~ 選上第二個

選擇：

：創建快捷方式就是第一個

第二個是：

註冊電腦裏面默認Python版本是3.12的，其他軟件也是用這個版本。

關鍵字，看單詞：register註冊，default默認理解為：Anaconda 安裝的Python優先級最高，都用它的這個~

選上第二個

下一步：

能夠選擇去掉這兩個勾

：啓動Anaconda Navigator就是一個

：使用Anaconda 發行版就是一個

完成，打開看看，新鮮安裝的~~最終一布：配置環境變量

此電腦 — 屬性 — 高級系統設置 — 環境變量 — 系統變量 path 屬性 — 新建【安裝的anaconda目錄下

的condabin目錄路徑配置進來】

測試，運行窗口輸入命令conda：

完成~~~

情況二：有Python環境想保留

情況二，步驟是第一個後續的步驟，總結就是讓：Anaconda幫我們來管理原來的python解析器，激活每次切換用就好了根據第一步，已經安裝好了Anaconda，允許先把原來的Python工程打開，試一試。

如果解析器被修改了：
解決1：
在原工程，也行setting設置解析器的位置，修改為原來用的那個版本，就全部解決了。
pip的時候，就不能任意位置輸入命令安裝了，因為當前pip歸Anaconda的環境了，需要在原工程使用的解析器位置，解析器對應的文件目錄裏面，輸入命令pip，就是安裝給原解析器的（因為現在環境變量變了，會安裝給Anaconda的解析器裏面）所以：稍微麻煩一點，但也不影響。

解決2：
改python.exe文件名

把原來的解析器找到，將python.exe修改為python_ori.exe
指向的原地址目錄就是對應的環境變量 部署，也
就是現在環境變量裏面的配置： 原來你工程的命令從python.exe 變成了 python_ori.exe 就是現在環境變量裏面的配置： 裏面確實有也一個Python的配置，那個是Anaconda用的 所以：目前環境變量有兩個Python的配置

輸入python命令是Anaconda用的
輸入python_ori命令是原工程用的

原工程安裝包的時候：
python_ori –m pip install 包名 -i 鏡像源
原工程解析器也要求修改路徑為：xxx/xxx/xxx/python_ori.exe
（因為工程setting的配置需要和文件目錄名字對應）
現在輸入的python命令，就對應的是Anaconda安裝的Python了~

解決3：

觀察：

觀察：

觀察：

我要用Anaconda幫我管理多個Python解析器不同的版本，就是命令：

conda-env list

可以查看目前我電腦裏面的多個Python解析器，但是我想用Python2.7的利用，就是命令：

conda create -n python27 python=2.7

再次 conda-env list：

就是在安裝位置，多了一個envs文件夾目錄，去這個目錄看一眼，多了文件

（這不就是一個正常的Python解析器文件目錄的格式嘛~）

輸入命令激活（大家現在使用它）

activate python27

這樣管理的。就是就

於是

於是

於是

1）在Anaconda安裝目錄下的envs材料內新建一個名為python_xxx的文件（沒有envs文件夾就自己新建）（xxx是你的版本，或者其他名字也行）

2）將原生python整個安裝目錄複製python_xxx裏面去

3）你要玩兒原工程的使用，使用conda切換不就好了~~~~

就許可用Anaconda 來管理Python版本
還記得上面***勾選了***一個 Anaconda 的Python優先級最高 ，剛好解決 用Anaconda 來管理，它現在最高。嗯~ 原工程也不會報錯了