Как установить анаконду для питона на windows 10

Обновлено: 05.07.2024

Начиная с этой статьи будет запущен цикл публикаций, посвященный языку Python, с позиции его изучения. Каждая статья будет представлена в виде урока на определенную тему. Не будем отходить от канонов и первую статью посвятим установке языка Python.

В этой статье рассмотрим следующие темы:

Версии Python (2 и 3)
Установка Python
Установка Anaconda
Установка IDE PyCharm
Проверка работоспособности

1. Версии Python

2. Установка Python

2.1 Установка Python в Windows

Для операционной системы Windows дистрибутив распространяется либо в виде исполняемого файла (с расширением exe), либо в виде архивного файла (с расширением zip). Если вы используете Windows 7, не забудьте установить Service Pack 1!

1. Запустите скачанный установочный файл.

2. Выберет способ установки.

3. Отметьте необходимые опций установки (доступно при выборе Customize installation)

На этом шаге нам предлагается отметить дополнения, устанавливаемые вместе с интерпретатором Python. Рекомендуем выбрать все опции.

4. Выберете место установки (доступно при выборе Customize installation)

Помимо указания пути, данное окно позволяет внести дополнительные изменения в процесс установки с помощью опций:

Последние два пункта связаны с загрузкой компонентов для отладки, их мы устанавливать не будем.

2.2 Установка Python в Linux

Чаще всего интерпретатор Python уже в входит в состав дистрибутива. Это можно проверить набрав в терминале

Для установки из репозитория в Ubuntu воспользуйтесь командой

Сборку из исходников в данной статье рассматривать не будем.

3. Установка Anaconda

Для удобства запуска примеров и изучения языка Python, советуем установить на свой ПК пакет Anaconda. Этот пакет включает в себя интерпретатор языка Python (есть версии 2 и 3), набор наиболее часто используемых библиотек и удобную среду разработки и исполнения, запускаемую в браузере.

Есть варианты под Windows, Linux и MacOS.

3.1 Установка Anaconda в Windows

1. Запустите скачанный инсталлятор. В первом появившемся окне необходимо нажать “Next”.

2. Далее следует принять лицензионное соглашение.

3. Выберете одну из опций установки:

4. Укажите путь, по которому будет установлена Anaconda.

5. Укажите дополнительные опции:

Для начала установки нажмите на кнопку “Install”.

5. После этого будет произведена установка Anaconda на ваш компьютер.

3.2 Установка Anaconda в Linux

Скачайте дистрибутив Anaconda для Linux, он будет иметь расширение .sh, и запустите установку командой:

В результате вы увидите приглашение к установке. Для продолжения процессе нажмите “Enter”.

2. Прочитайте лицензионное соглашение, его нужно пролистать до конца.

Согласитесь с ним, для этого требуется набрать в командной строке “yes”, в ответе на вопрос инсталлятора:

Do you approve the license terms? [yes|no]

3. Выберете место установки. Можно выбрать один из следующих вариантов:

4. После этого начнется установка.

4. Установка PyCharm

4.1 Установка PyCharm в Windows

1. Запустите скачанный дистрибутив PyCharm.

2. Выберете путь установки программы.

3. Укажите ярлыки, которые нужно создать на рабочем столе (запуск 32-х и 64-х разрядной версии PyCharm) и отметить опцию из блока Create associations если требуется связать файлы с расширением .py с PyCharm.

4. Выберете имя для папки в меню Пуск.

5. Далее PyCharm будет установлен на ваш компьютер.

4.2 Установка PyCharm в Linux

1. Скачайте с сайта дистрибутив на компьютер.

2. Распакуйте архивный файл, для этого можно воспользоваться командой:

Перейдите в каталог, который был создан после распаковки дистрибутива, найдите в нем подкаталог bin и зайдите в него. Запустите pycharm.sh командой:

В результате должен запуститься PyCharm.

5. Проверка работоспособности

Теперь проверим работоспособность всего того, что мы установили.

5.1 Проверка интерпретатора Python

Для начала протестируем интерпретатор в командном режиме. Если вы работаете в Windows, то нажмите сочетание Win+R и в появившемся окне введите python. В Linux откройте окно терминала и в нем введите python3 (или python).

В результате Python запустится в командном режиме, выглядеть это будет примерно так (картинка приведена для Windows, в Linux результат будет аналогичным):

Результат должен быть следующий:

5.2 Проверка Anaconda

Здесь и далее будем считать, что пакет Anaconda установлен в Windows, в папку C:\Anaconda3, в Linux, вы его можно найти в каталоге, который выбрали при установке.

Перейдите в папку Scripts и введите в командной строке:

Если вы находитесь в Windows и открыли папку C:\Anaconda3\Scripts через проводник, то для запуска интерпретатора командной строки для этой папки в поле адреса введите cmd.

В результате запустится веб-сервер и среда разработки в браузере.

Создайте ноутбук для разработки, для этого нажмите на кнопку New (в правом углу окна) и в появившемся списке выберете Python.

В результате будет создана новая страница в браузере с ноутбуком. Введите в первой ячейке команду

и нажмите Alt+Enter на клавиатуре. Ниже ячейки должна появиться соответствующая надпись.

5.3 Проверка PyCharm

Запустите PyCharm и выберете Create New Project в появившемся окне.

Укажите путь до проекта Python и интерпретатор, который будет использоваться для запуска и отладки.

Добавьте Python файл в проект.

Введите код программы.

В результате должно открыться окно с выводом программы.

На этом первый урок закончен.

P.S.

Спасибо за внимание!

Python. Урок 1. Установка : 25 комментариев

как запустить ipython notebook под линукс?

При проверке anacondaz, вводе cmd в командной строке появляется лишь C:\Anaconda3\Scripts>
В чём дело?

Если вы хотите запустить Anaconda, то делаем так:
1. Открываем в проводнике папку C:\Anaconda3\Scripts
2. В строке адреса окна вводим: cmd
3. В открывшемся терминальном окне вводим: ipython notebook
нажимаем Enter и ждем, когда загрузится jupyter

что же делать если анаконда3 не может установить face_recognition?

Попробуйте после деинсталляции Anaconda удалить также и сам каталог с оставшимися файлами (хотя это врятли поможет).

Ребята большое спасибо. Всё чётко ясно и понятно. И зачем Анаконда если есть ПиШарм. И ещё вопрос. У Пишарма идёт автосохранение файлов. Где он их хранит.

Спасибо вам за материал, все понятнее , чем на др ресурсах! Но я новичек, нифига не знаю, скачал себе анаконду,паитон 3,8, и пайчарм 2019, но последнии не поиму как устанавливать путь, уже мозг кипеть начал! Остальные установил, уже открывал, вроде все ок, а вот с пайчрмом засада. Поможете?

Если кто не сможешь удачно выполнить ipython notebook, то перед этим выполните команду activate base

Спасибо большое, именно этого и не было в описании

спасибо за статью

при установке анаконда 3 отсутствует папка Scripts. Что делать?

Добрый день, Александр. Вы решили вопрос с установкой Анаконда, то что отсутствует папка Скрипты?

Спасибо за статью!
Позвольте уточнить. Я не понимаю:
1) Зачем дистрибутив Python отдельно устанавливать если он уже включен в Anaconda
2) Как ПК (Windows в моем случае) понимает какой из них выбирать, если мы ставим галочку Add to the system PATH для каждого дистрибутива

В папке проводника не после ввода cmd пишет, что не удаётся найти. Также с ipython notebook. Что делать.

После установки Анаконды начал делать следующее:
Если вы хотите запустить Anaconda, то делаем так:
1. Открываем в проводнике папку C:\Anaconda3\Scripts
2. В строке адреса окна вводим: cmd
3. В открывшемся терминальном окне вводим: ipython notebook
нажимаем Enter и ждем, когда загрузится jupyter
Ничего не запустилось. Выдало вот это:
Microsoft Windows [Version 10.0.18362.720]
(c) Корпорация Майкрософт (Microsoft Corporation), 2019. Все права защищены.

Для начала можно не ставить ни анаконду , ни Панчарм . Хватит одного IDLE вполне . Но можно и без него обойтись (хотя он есть сразу) и пользоваться только текстовым редактором (Я использую Subline , уж очень он мне нравится ). И запускаю программы, на нем созданные, в командной строке . Это лучше помогает понять что к чему. Ну а после того как поработаете в этом режиме , можно поработать и в IDLE . Или добавить другие среды разработки . Не стремитесь всё загрузить сразу , много разных несущественных вопросов , которые придется решать , не будете решать.

Простое руководство по Anaconda и его установке на Ubuntu 16.04 (64-bit).

May 21, 2019 · 4 min read

Перед тем, как изучать Anaconda, рассмотрим Conda.

Цитируем определение Conda с официального блога:

Conda — это менеджер пакетов с открытым кодом и система управления средой, которая работает на Windows, macOS и Linux.
Conda проста в установке, выполнении и обновлении пакетов и зависимостей. Conda легко создает, сохраняет, загружает и переключается между средами на локальном компьютере.
Она задумывалась для программ на Python, но может создавать пакеты и дистрибутивы программного обеспечения на любом языке.

Возникает вопрос: почему вдруг речь зашла о Conda? Все мы знаем, что это система управления пакетами, которая используется для установки и управления пакетов приложений, написанных на Python.

Система имеет и свои ограничения. Ей можно пользоваться только для пакетов Python.

pip работает с Python и пренебрегает зависимостями из не-Python библиотек (HDF5, MKL, LLVM), в исходном коде которых отсутствует файл установщика.

Проще говоря, pip – это менеджер пакетов, который облегчает установку, обновление и удаление пакетов Python. Он работает с виртуальными средами Python.

Conda – это менеджер пакетов для любого программного обеспечения (установка, обновление, удаление). Он работает с виртуальными системными средами.

Conda — это инструмент для управления пакетами и установщик с куда большим функционалом, чем в pip . Conda может обрабатывать зависимости библиотек вне пакетов Python, а также сами пакеты Python.

Кроме того, Conda создает виртуальную среду.

Как возникла Anaconda?

Conda написан на чистом Python, что облегчает его использование в виртуальных средах Python. Кроме того, Conda подходит для библиотек С, пакетов R, Java и т.д.

Он устанавливает двоичные системы. Инструмент conda build создает пакеты из исходного кода, а conda install выполняет установку из пакетов сборки Conda.

Conda является менеджером пакетов для Anaconda — дистрибутива Python, предоставляемого Continuum Analytics. Емкое описание Anaconda следующее:

Anaconda — это дистрибутивы Python и R. Он предоставляет все необходимое для решения задач по анализу и обработке данных (с применимостью к Python).

Anaconda — это набор бинарных систем, включающий в себя Scipy, Numpy, Pandas и их зависимости.

Scipy — это пакет статистического анализа.

Numpy — это пакет числовых вычислений.

Pandas — уровень абстракции данных для объединения и преобразования данных.

Anaconda полезна тем, что объединяет все это в единую систему.

Двоичная система Anaconda — это установщик, который собирает все пакеты с зависимостями внутри вашей системы.

Установка файлов иногда превращается в сущий ад. Но Anaconda куда проще, чем кажется. Я предпочитаю Ubuntu, поскольку здесь установка зависит от выполнения пары команд и хорошего сетевого подключения. Поэтому все становится еще проще. Вот дальнейшие шаги для установки Anaconda.

(Данный процесс подойдет только для 64-битных компьютеров).

Шаг 1: скачивание bash-скрипта Anaconda

Перейдите в папку /tmp.

После установки curl выполните следующую команду:

Размер файла — порядка 500 МБ, поэтому установка обычно занимает несколько минут. Пожалуйста, дождитесь полного скачивания файла.

Этот скриншот был сделан после скачивания скрипта. Убедитесь в стабильности сетевого подключения. В противном случае могут возникнуть ошибки при скачивании.

Шаг 2: проверка целостности

Для проверки целостности данных установщика воспользуемся криптографическим алгоритмом хеширования под названием SHA-2 (алгоритм безопасного хеширования).

Контрольная сумма генерируется следующей строкой после выполнения команды.

Проверка целостности данных через контрольную сумму

Шаг 3: запуск bash-скрипта

Мы почти закончили. Пакет загрузился. Теперь осталось запустить скрипт через нужную команду.

На стандартном этапе проверки у вас спросят, хотите ли вы установить Anaconda. Для продолжения установки введите yes .

Шаг 4: установка криптографических библиотек

Это часть предыдущего процесса. Установщик спрашивает у пользователя, хочет ли он установить все криптографические библиотеки. Введите yes и можете продолжать. Ориентируйтесь по скриншоту ниже – вы увидите примерно ту же информацию.

Шаг 5: подтверждение папки

Последним и итоговым шагом является подтверждение папки, куда будут выгружаться все пакеты Anaconda. Укажите путь, нажмите Enter и готово! Anaconda начнет творить чудеса, устанавливая все, что вам нужно!

Машинное обучение − это просто. Но знаете ли вы, что можно использовать Python для машинного обучения? Вот инструкция по настройке для Windows.

Люди привыкли выполнять большую часть работы автономно. В этой статье рассказываем о возможностях языка Python для машинного обучения на Windows, описание дистрибутива Anaconda, процесс его установки и создание нейронной сети.

Используемый в Python pip не идеален. Для оптимизации работы был выпущен дистрибутив Anaconda и система управления Conda, которые могут помочь в настройке Python для машинного обучения.

Хотя Conda тесно связана с Anaconda, эти проекты отличаются своими функциями. Anaconda − дистрибутив ПО в экосистеме PyData, которая включает сам язык программирования Python, а также двоичные файлы для нескольких сторонних проектов. Существует и Miniconda − версия с минимальным исходным пакетом. Conda − система управления пакетами, которая может быть установлена без Anaconda или Miniconda. Она способна решать проблемы внешних зависимостей, путем загрузки скомпилированных версий ПО. Кроме того, Conda является менеджером среды. С ее помощью вы можете настроить отдельную среду. Сейчас мы рассмотрим процесс установки Miniconda.

Скачайте и установите необходимую версию Miniconda на ПК. При установке продвинутых настроек снимите галочку с первого пункта.

Поскольку при установке не был выбран пункт «Add Anaconda to my PATH environment variable», то команды Anaconda не будут работать в командной строке по умолчанию. Для их использования следует запустить дистрибутив отдельно. Когда он откроется, проверьте доступность Conda, запустив conda --version:

Чтобы получить больше информации об установке, запустите conda info:

При работе с чужими проектами у вас может возникнуть потребность в установке определенных версий пакетов. Виртуальные среды − решение проблемы. Они позволяют создать несколько сред, каждая из которых имеет разные версии пакетов. Базовая настройка Python для машинного обучения включает в себя Virtualenv, инструмент для создания изолированных сред.

Conda включает собственный менеджер среды и дает некоторые преимущества относительно Virtualenv. Кроме того, среды Conda полностью совместимы с базовыми пакетами языка Python, которые могут быть установлены с помощью pip.

Используя Anaconda, можно проверить доступные среды Conda, запустив сonda env list:

Базовая среда − корневая среда, созданная Miniconda. Можно создать еще одну, под названием otherenv, путем запуска conda create --name otherenv:

После завершения процесса создания среды, можно ее активировать, запустив conda activate otherenv. Заметить изменения среды можно, посмотрев на скобки в начале строки:

Откройте Python interpreter в этой среде, запустив python:

Среда включает в себя Python 3.7.0, ту же версию, что включена в корневую среду. Чтобы выйти, запустите quit():

Чтобы отключить среду otherenv и вернуться в корневую среду, пропишите deactivate:

Conda позволяет легко создавать среды с различными версиями Python. Чтобы включить другую версию в среду, укажите ее, используя python =<version> при запуске conda create. Чтобы создать среду с именем py2 с Python 2.7, запустите conda create --name py2 python=2.7:

Как видно из вывода conda create, были установлены новые пакеты, так как среда использует Python 2.7. Можно проверить, что среда действительно использует его, активировав Python interpreter:

Теперь, если вы запустите conda env list, можно увидеть две среды, которые были созданы вами:

Asterisk указывает на активную среду. Ее можно удалить, выполнив команду conda remove --name <environment name> --all:

Пакеты ПО могут быть установлены с помощью Conda. Корневая база Miniconda включает в себя базовые пакеты, которые не являются частью стандартной библиотеки Python для настройки машинного обучения.

Установка по умолчанию включает минимум пакетов Conda. Чтобы проверить список установленных пакетов, нужно убедиться, что она активна, и запустить conda list. В корневой среде устанавливаются эти пакеты:

Поиск и установка пакетов

Пакеты устанавливаются из репозиториев, называемых channels by Conda. Чтобы выполнить поиск определенного пакета, запустите поиск <package name>. Вот так вы будете искать keras:

Для каждой версии существуют разные версии пакетов и сборки. Предыдущий поиск показывает только пакеты с именем keras. Чтобы выполнить более широкий поиск, используйте *. Например, при запуске conda search *keras*, вы получите следующее:

Вы можете заметить, что в каналах по умолчанию есть и другие пакеты, связанные с keras.

Чтобы установить пакет, запустите conda install <package name>. По умолчанию самая новая версия пакета будет установлена в активной среде. Установите пакет keras в среду otherenv, созданную вами:

Conda управляет необходимыми функциями для пакета. Так как у keras их много, при его установке Conda позволяет установить большой список пакетов.

Поскольку новая сборка keras использует Python 3.6, а среда otherenv была создана с использованием Python 3.7, пакет python 3.6.6 был включен как зависимость. После подтверждения установки вы сможете проверить, что версия Python для среды otherenv была понижена до версии 3.6.6.

Но если вы не хотите понижать версию вашего пакета, просто создайте новую среду с необходимой версией Python. Чтобы проверить список пакетов и прочего, необходимого для ее установки, посмотрите на параметр --dry-run:

При необходимости можно изменить базовую версию Python среды Conda, установив определенную версию пакета python. Создайте новую среду под названием envpython:

Поскольку корневая среда использует Python 3,7, создается envpython с этой же версией.

Чтобы установить определенную версию пакета , запустите conda install <package name>=<version>. Вот так вы установите Python 3.6 в среду envpython:

Если вам нужно установить несколько пакетов, запустите conda install, указав имена пакетов. Вот как вы установите numpy, scipy и matplotlib:

Обновление и удаление пакетов

Иногда вам будет нужно обновлять пакеты. Для этого запустите conda update <package name>. Если вы хотите обновить все пакеты, активируйте среду и запустите conda update --all.
Чтобы удалить пакеты, пропишите conda remove <package name>, но помните, что при удалении пакета, все зависимые от него тоже удалятся:

Использование каналов

Иногда вы не сможете найти нужные вам пакеты на базовых каналах. Вот так вы будете устанавливать pytorch:

В случае, если будете искать pytorch на сайте anaconda, вы получите следующие результаты:

В канале pytorch имеется пакет под названием pytorch с версией 0.4.1. Чтобы установить пакет с определенного канала, используйте параметр -c <chanel> вместе с conda install:

Также можно добавить канал, чтобы Conda производила там поиск пакетов. Чтобы посмотреть текущие каналы, запустите conda config --get channels:

Когда у вас появится множество каналов,нужно будет выставить приоритет. Чтобы добавить канал с наименьшим приоритетом в список, запустите conda config --append channels <channel name>. С наивысшим − conda config --prepend channels <channel name>. Рекомендуется выставлять новым каналам низкий приоритет, чтобы продолжить использовать каналы по умолчанию. Таким образом, вы можете установить pytorch, добавив канал pytorch и запустив conda install pytorch:

Использование Pip в среде Conda

Иногда при настройке Python для машинного обучения вам могут понадобиться чистые пакеты Python, которые будут недоступны на каналах Conda. Например, Unipath.

Вы сможете найти пакет, используя другой канал. Но так как unipath − чистый пакет Python, то можно использовать pip для его установки. Следует использовать pip, установленный conda create:

Чтобы установить pip, активируйте среду и установите пакет Conda:

Наконец, используйте pip, чтобы установить unipath:

После установки вы можете посмотреть на пакеты с помощью conda list и проверить, что Unipath был установлен:

Также можно использовать пакеты из системы VSC с помощью pip. Чтобы активировать supervisor, version 4.0.0dev0. доступный в репозитории Git, для начала установите последний:

Теперь установите supervisor, используя pip, с помощью репозитория Git:

После завершения установки supervisor будет указан в списке установленных пакетов:

XOR gate − ещё один момент, который стоит знать в процессе настройки Python для машинного обучения: используя Conda обучите нейронную сеть функционировать как XOR gate

XOR gate реализуют операцию OR. Требуется два цифровых входа, равные 0 или 1. И вывода, 1 (true) и 0 (false). Таблица ниже суммирует операции XOR gate:

Операцию XOR можно интерпретировать как classification problem, потому что она принимает два входа и должна классифицировать их как 0 или 1 в зависимости от того, равны они друг другу или нет. Именно этот пример обычно используется в качестве первого случая обучения нейронной сети, поскольку он прост, но в то же время требует нелинейного классификатора, такого как нейронная сеть. Чтобы реализовать нейронную сеть, создайте среду Conda, названную nnxor:

Теперь активируйте и установите пакет keras:

keras − высокоуровневый API, который упрощает внедрение нейронных сетей поверх известных библиотек, таких как TensorFlow. Обучите следующую нейронную сеть действовать как XOR gate:

Сеть берет два входа (A, B) и передает их двум нейронам, показанными большими кругами. Затем она принимает входные данные этих нейронов и подает их на выходной нейрон, который должен обеспечивать классификацию в соответствии с таблицей XOR.

Процесс обучения состоит в том, чтобы настроить значения w_1 до w_6, чтобы выход соответствовал таблице. Для этого входные примеры начнут подаваться по одному, вывод станет рассчитываться с текущими значениями, и, сравнивая вывод с желаемым, значения будут корректироваться.

Для этого создайте папку с именем nnxor в директории (C:\Users\IEUser) с файлом под именем nnxor.py, чтобы сохранить программу Python для реализации нейронной сети.

В файле nnxor.py выберите сеть для обучения и тестирования:

Импортируйте numpy, инициализируйте случайный seed, чтобы можно было воспроизвести те же результаты при повторном запуске программы и импортировать keras, используемый в сети.

Определите массив X, содержащий 4 возможных набора A-B входов, и массив y, содержащий выходные данные.

Следующие пять строк сформируют нейронную сеть. Модель Sequental() − одна из моделей keras для определения нейронной сети. Определите первый слой из двух входных нейронов, определив их функцию активации в качестве sigmond function. Затем обозначьте входной слой их одного нейрона с той же функцией активации.

Следующие две строки определяют детали обучения сети. Чтобы настроить параметры, используйте Stochastic Gradient Descent с оптимальной скоростью обучения, равной 0,1. Наконец, выполните обучение с помощью fit(), используя X и Y в качестве примеров обучения, после того, как каждый пример будет загружен в сеть (batch_size=1). Число epochs представляет собой количество попыток обучения сети.

В этом случае вы повторяете операцию 5500 раз, используя обучающий набор, содержащий 4 примера ввода и вывода. После обращения нейросети к исходным данным тренировочные варианты перемешиваются заново.

На последней строке вы печатаете прогнозируемые значения 4 возможных примеров ввода.

После обучения, вы можете проверить прогнозы, которые дает сеть для возможных входных значений:

Как вы определите X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]), ожидаемые входные округленные значения станут равны 0,1,1 и 0, что согласуется с прогнозами сети.

Машинное обучение применяется в различных областях, охватывая все большую аудиторию. Тем не менее, создание среды может быть сложней задачей. В этой статье вы узнали об основах создания среды Python на Windows с использованием Anaconda. Теперь, когда у вас есть основа, пришло время начать работу с настоящими приложениями.

Анаконда - это популярный инструмент, используемый в машинном обучении и науке о данных. Это бесплатный дистрибутив Python и языка с открытым исходным кодом. Он направлен на упрощение управления и развертывания пакетов, т. Е. Дает вам свободу создавать отдельную среду с пакетами, которые необходимы в вашем проекте. Вы можете создать любое количество сред на основе ваших проектов с необходимыми пакетами. Anaconda поставляется с GUI Navigator, известным как Anaconda navigator, который представляет собой графический интерфейс пользователя для пакетов conda, и приглашением anaconda, которое является интерфейсом командной строки anaconda navigator.

Из этого руководства мы узнаем, как установить дистрибутив Anaconda Python в вашей системе Windows 10 и, наконец, как запустить интерпретатор Python, чтобы вы могли запускать коды Python с помощью приглашения anaconda.

Шаги для установки Anaconda Python

Шаги для установки дистрибутива Python Anaconda на Windows 10 следующие:

Шаг 1: Загрузите Анаконду

Шаг 2. Выберите Windows

Убедитесь, что дистрибутив anaconda предназначен для Windows, нажав на значок Windows, так как мы загружаем его для Windows 10.

Шаг 3: Проверьте тип вашей системы

Нам нужно знать тип системы, чтобы выбрать соответствующий установщик .exe для системы. Если вы уже знаете свой тип системы, вы можете перейти к шагу 4. В противном случае выполните следующие действия:

Щелкните правой кнопкой мыши на моем компьютере
Перейти к свойствам
В разделе «Система» проверьте тип системы. Для меня это процессор на базе x64. Ниже приведен снимок того, как это будет выглядеть:

Шаг 4: Загрузите установщик .exe

Загрузите самый последний выпуск python. На момент написания этой статьи это Python 3.7. Размер загружаемого файла составляет около 462 МБ, поэтому для загрузки Anaconda может потребоваться некоторое время. Если у вас тип системы x64, нажмите кнопку загрузки, либо нажмите 32-битный графический установщик.

Шаг 5: Запустите загруженный файл .exe

После загрузки файла откройте и запустите установщик .exe, вы получите окно приветствия.

Нажмите на Далее. Вы получите окно с лицензионным соглашением.

Всем пользователям не рекомендуется, так как в большинстве случаев люди не имеют прав администратора, поэтому выберите «Просто я» и нажмите «Далее».

Выберите папку назначения, в которую вы хотите установить дистрибутив Anaconda, и нажмите «Далее».

Не выбирайте «Добавить Anaconda в мою переменную среды PATH», так как большинство пользователей не имеет прав администратора. Установите флажок «Зарегистрировать Anaconda в качестве моего Python 3.7 по умолчанию». Нажмите Установить. Это установит Anaconda в вашу систему.

Шаг 6: Откройте Anaconda Prompt

Как только установка анаконды завершена. Перейти к запуску Windows и выберите приглашение Anaconda.

Откроется окно приглашения Anaconda, которое выглядит как черное окно, как показано на снимке ниже.

Обратите внимание, что вы увидите Anaconda и Anaconda Prompt. Важно знать, что Anaconda Prompt - это оболочка командной строки, в то время как Anaconda - это графический интерфейс распространения Python.

Шаг 7: Запустите интерпретатор Python

Введите команду python в окне приглашения anaconda и нажмите ввод:

Обратите внимание на версию Python. Для меня это показывает «Python 3.7.4». Символы «больше» >>> указывают на то, что интерпретатор python запущен.
Вот и все. Теперь вы можете запускать команды python. Попробуйте импортировать «это», набрав. Импортируйте это на интерпретаторе Python. Вы должны увидеть Zen of Python Тимом Питерсом.

Вы можете закрыть интерпретатор python, набрав «exit ()» и нажав ввод.

Чтобы закрыть подсказку Anaconda, вы можете либо закрыть ее, используя команду exit, либо использовать мышь, чтобы закрыть.
Чтобы перезапустить Anaconda Prompt и использовать python, вы можете запустить, выбрать Anaconda Prompt и ввести команду «python», чтобы запустить интерпретатор python. Если вы достигли этого шага, Поздравляем, вы успешно установили Anaconda Python в своей системе.
Если вы хотите, чтобы в вашем проекте была другая версия python, например, pytho2.7, вы можете создать отдельную среду с python2.7. Для этого используйте следующую команду:

Выполнение этого создаст новый env в anaconda с именем «env_name» для запуска типа среды.

Это запустит среду, в которой будет Python 2.7. Поскольку среда conda независима друг от друга, вы создаете любое количество среды с разными версиями python или любыми другими пакетами.

Вывод

Это было руководство по установке дистрибутива Anaconda с python. Здесь мы обсудили установку Python Anaconda и узнали, как использовать две разные версии Python. Разработчики могут установить приглашение anaconda, используя шаги, показанные выше, и начать профессионально работать над своими кодами, создав отдельную среду для каждого проекта.