使用Anaconda实现Python2和Python3共存及相互转换
前言
初学Python时，总是被python的两个不太兼容的版本搞得头昏脑胀。按目前的发展趋势，python未来的主流版为python3。但是我们经常会遇到一些很有意思代码使用的是python2版本。于是我们需要同时拥有python2和python3的运行环境。这里介绍一个强大的软件Anaconda，它实现python2和python3两个版本的共存，并且可以相互转换。Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。
使用Anaconda轻松解决Python2和Python3共存更新历史
2018年05月04日 - 初稿
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扩展阅读
Anaconda - https://anaconda.org/
为什么选择Anaconda
Anaconda 实际上是一个软件发行版，它附带了 conda、Python 和多个科学包及其依赖项。应用程序 conda 是包和环境管理器。Anaconda 的下载文件比较大（约 500 MB），因为它附带了 Python 中最常用的数据科学包。如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用 Miniconda 这个较小的发行版（仅包含 conda 和 Python）。
什么是 Anaconda
Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等多个科学包及其依赖项。作为好奇宝宝的你是不是发现了一个新名词 conda，那么你一定会问 conda 又是什么呢？
什么是 conda
conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统packages 管理： 可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并不仅仅管理Python的工具包，它也能安装非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。
虚拟环境管理： 在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。对纠结于 Python 版本的同学们，我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境，来分别运行不同版本的 Python 代码。
知道 是什么（what） 的同时，我们也需要问一问 为什么（why）。那么，为什么要选择用Anaconda呢？
Anaconda 的优点
Anaconda的优点总结起来就八个字：省时省心、分析利器。
省时省心： Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。
分析利器： 在 Anaconda 官网中是这么宣传自己的：适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析，甚至可以用在大数据和人工智能领域。
解决了 是什么 以及 为什么 的问题后，下面让我们看一下 怎么做（How）。
说明一下conda的设计理念——conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待，甚至包括python和conda自身！因此，conda打破了包管理与环境管理的约束，能非常方便地安装各种版本python、各种package并方便地切换。
Anaconda中的重要组件
Anaconda Navigator ：用于管理工具包和环境的图形用户界面，后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现。
Jupyter notebook ：基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程。
qtconsole ：一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序，相比 Python Shell 界面，qtconsole 可以直接显示代码生成的图形，实现多行代码输入执行，以及内置许多有用的功能和函数。
spyder ：一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。Spyder的最大优点就是模仿MATLAB的“工作空间”。
Conda : Conda的包管理就比较好理解了，这部分功能与pip类似。
安装Anaconda
Anaconda 可用于 Windows、Mac OS X 和 Linux。可以在官网上找到安装程序和安装说明
https://www.anaconda.com/down...
如果计算机上已经安装了 Python，这不会有任何影响。实际上，脚本和程序使用的默认 Python 是 Anaconda 附带的 Python。这里需要注意的是选对自己操作系统对应的版本。安装完后打开cmd,输入conda list可以查看当前安装的内容。输入conda upgrade --all，可以更新默认环境下的所有包。并在提示是否更新的时候输入y（Yes）以便让更新继续。初次安装下的软件包版本一般都比较老旧，因此提前更新可以避免未来不必要的问题。
本人使用的操作系统：Win10，前往anaconda官网下载对应的版本，本人选择的是Python3.6 + Python 2.7（实际上下载一个即可，推荐3.6）
设置Path变量
默认安装不会自动添加全局变量，如果有需求可以手动配置Path，以Anaconda2为例# 将加入到PATH路径 D:\Programs\Anaconda2 D:\Programs\Anaconda2\Scripts # 在cmd输入 python -V Python 2.7.14 :: Anaconda, Inc.
python2和python3版本转换
在win10环境下进行傻瓜式安装。当安装完成时，计算机便具备了Python3.6的环境，推荐使用 Anaconda Prompt 进入命令行接下来，在cmd的环境下，输入以下命令安装Python2.7的环境
conda create -n python27 python=2.7 anaconda
上面的代码创建了一个名为python27的python2.7的环境，最后一个参数表示安装anaconda下python2.7的所有默认包，这个参数时可选的。
我们进入cmd环境，现在默认的python版本时python3.6，只需要一行简单的代码就可以转为python2.7的环境
activate python27
此时本窗口下的python版本变为了python2.7，那么你肯定猜到了恢复到python3.6的命令
deactivate python27
其实呢，一般没有必要恢复到原环境。只要打开一个新的cmd窗口，默认的python版本就是python3.6
Anaconda 镜像
这里使用了清华大学开源软件镜像站tuna提供的资源，在此表示感谢https://mirrors.tuna.tsinghua...
Anaconda 安装包可以到以下地址分流下载
https://mirrors.tuna.tsinghua...
因为Anaconda.org的服务器在国外，conda下载的速度经常很慢。可以设置国内的镜像源来加速：
# TUNA 还提供了 Anaconda 仓库的镜像，运行以下命令即可添加 Anaconda Python 免费仓库 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/ # 设置搜索时显示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes # 执行完上述命令后，会生成配置文件记录着我们对conda的配置，直接手动创建、编辑该文件是相同的效果 # Linux/Mac ~/.condarc # Windows C:\Users\USER_NAME\.condarc # 运行测试一下吧 conda install numpy
conda安装django实践
以下操作为 anaconda python3.6 环境下进入Anaconda Prompt安装django1.11的实践过程# 在python3.6环境下进入Anaconda Prompt创建django1.x专用虚拟环境 conda create -n django1.x # 激活专用虚拟环境 activate django1.x # 查看conda当前django可用版本 conda search django conda install django==1.11.10 # 切换到虚拟环境家目录 cd C:\Users\wsgzao\AppData\Local\conda\conda\envs\django1.x # 创建项目 django-admin.py startproject myweb # 创建app python manage.py startapp myapp # 启动Django中的开发服务器 python manage.py runserver # 帮助文档 python manage.py -h # Django命令 python manage.py <command> [options]
conda常用命令
最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip，因此可以显示出通过各种方式安装的包。conda将conda、python等都视为package，因此完全可以使用conda来管理conda和python的版本
# 列出所有已安装的包 conda list # 安装软件包，同时它会自动安装此软件包的依赖项 conda install package_name # 同时安装多个包 conda install numpy pandas # 安装指定版本的包 conda install python=2.7 # 安装离线包 conda install /package-path/package-filename.tar.bz2 # 卸载包 conda remove package_name # 更新环境中的所有已安装的包 conda update/upgrade --all # 更新conda，保持conda最新 conda update conda # 更新anaconda conda update anaconda # 更新python conda update python # 查看conda安装信息 conda info # 查看conda帮助 conda help # 搜索可以安装的包 conda search package_name # 创建conda虚拟环境 conda create -n env_name # 在这里，-n env_name 设置环境的名称（-n 是指名称），而 list of packages 是要安装在环境中的包的列表 conda create -n env_name list of packages # 可以创建具有特定 Python 版本的环境 conda create -n py2.7.14 python=2.7.14 # 查看conda版本 conda -V # 进入环境 # linux 下用 source activate env_name # windows 下用 activate env_name # 离开环境 # linux 下用 source deactivate # windows 下用 deactivate # 列出环境 conda env list # 删除环境 conda env remove -n env_name # 导出环境将包保存为 YAML，输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本） conda env export > environment.yaml # 加载环境 conda env create -f environment.yaml