Conda是什么？

Conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。

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Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等。

Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。

Miniconda 是一个 Anaconda 的轻量级替代，默认只包含了 python 和 conda，但是可以通过 pip 和 conda 来安装所需要的包。

Miniconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 下载。

安装使用

本文以Centos7为例，实现Linux下面安装Miniconda及配置使用Jupyter Notebook。

1、访问https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/地址，根据更新日期找到在Linux里面安装的最新脚本，通过命令下载到Linux里面。

通过Linux命令wget进行下载：

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

注：若命令不存在，执行 yum install wget -y 安装即可

执行 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 命令进行安装,本文默认安装，也可自定义安装目录，此处不再多做叙述。下图是安装流程的完整截图。

看上图最后几行，miniconda安装完后，环境变量添加到/root/.bashrc文件。
执行 source /root/.bashrc 使其能够正常使用。

查看版本信息，若能正常返回，说明安装成功。

conda -V

配置 Anaconda 仓库镜像源

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/

conda config --set show_channel_urls yes

设置快捷命令

设置别名，方便操作。
在文件最后追加以下内容
vim /root/.bashrc

# alias for conda
alias conl="conda env list"
alias conc="conda create -n"
alias cona="source activate"
alias cond="source deactivate"
alias conr="conda remove --all -n"

执行 source 命令使配置生效。

source /root/.bashrc

conl 查看环境列表，若返回正确，说明配置成功

构建python3.6环境

#创建一个名为lfeng，python3.6的虚拟环境

conc lfeng python=3.6

# 进入python3.6虚拟环境

cona lfeng

# 退出python3.6虚拟环境

cond

Jupyter Notebook 安装

• 进入到python虚拟环境

  cona lfeng

• 使用 pip 包管理工具安装Jupyter

  pip install jupyter

Jupyter Notebook 命令选项

• 启动服务

  jupyter 默认不建议以root身份运行.使用 --allow-root 跳过警告信息.

  jupyter notebook --allow-root

  默认情况下启动的是本地的8888端口，http://localhost:8888

• 自定义端口启动,修改配置文件也可以实现

  jupyter notebook --port 9999

• 在不打开浏览器的情况下启动Notebook服务器

jupyter notebook --no-browser

• 查看帮助信息

  jupyter notebook --help

Jupyter Notebook 配置文件

• 生成配置文件

  jupyter notebook --generate-config

  

• 配置文件默认已注释掉所有字段。我们只要在文件最后追加自己想要的功能选项做对应的修改即可。下面简单的介绍几个：

## 是否允许notebook在root用户下运行.
#c.NotebookApp.allow_root = False

# notebook服务监听IP地址, 默认是 localhost
c.NotebookApp.ip = 'localhost'

## 用于笔记本和内核的目录。
#c.NotebookApp.notebook_dir = ''

# 设置密码登录时，自定义生成的哈希密码
#c.NotebookApp.password = u'sha1:bcd259ccf...'

## 启动后是否在浏览器中打开
#c.NotebookApp.open_browser = True

## notebook服务监听的IP端口，默认8888.
#c.NotebookApp.port = 8888

## 如果指定的端口不可用，则要尝试其他端口的数量.
#c.NotebookApp.port_retries = 50

## SSL/TLS 私钥文件所在全路径.
#c.NotebookApp.keyfile = ''
## SSL/TLS 认证文件所在全路径.
#c.NotebookApp.certfile = ''
## 用于ssl/tls客户端身份验证的证书颁发证书的完整路径.
#c.NotebookApp.client_ca = ''

## 禁用在第一次登录时更改密码的功能 
#c.NotebookApp.allow_password_change = True

Jupyter Notebook 功能实现

目标：实现其他主机访问本机上的Jupyter Notebook，并实现密码登录访问

• 执行下面命令设置秘密，生成哈希密码。会生成一个json文件

jupyter notebook password

• 修改配置文件

vim /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

## 是否允许notebook在root用户下运行.
c.NotebookApp.allow_root = True

# notebook服务监听IP地址, 默认是 localhost
c.NotebookApp.ip = '10.211.55.5'

## notebook服务监听的IP端口，默认8888.
c.NotebookApp.port = 8888

## 用于笔记本和内核的目录。
c.NotebookApp.notebook_dir = '/root/test'

## 启动后是否在浏览器中打开
c.NotebookApp.open_browser = False

# 设置密码登录时，自定义生成的哈希密码,在生成的json文件中获取
c.NotebookApp.password = u'sha1:942148223b73:aa965e07abb559338596a3caeb3d7c1ae8290c27'

• 启动jupyter

  jupyter notebook

  

• 在浏览器访问 http://10.211.55.5:8888/ 地址,出现下面登录界面，表示安装成功。输入密码即可访问。
  

附录：cona的简单使用

conda create -n [name] #创建名为name的conda环境

source activate [name] #激活刚才创建的环境

source deactivate [name] #退出名为name的环境，回到系统默认环境

conda remove -n [name] --all #删除刚刚创建的conda环境

conda info -envs

conda list #查看已经安装的包

conda install [packagename] #安装具体的包，加-n [name]可以安装到指定环境

conda list -n [name] #name环境下安装了哪些包

conda update -n [name] [packagename] #升级name环境的名为packagename的包

conda remove -n [name] [packagename] #删除name环境的名为packagename的包

创建python版本的环境

conda create --name your_env_name python=2.7
conda create --name your_env_name python=3
conda create --name your_env_name python=3.6

创建包含某些包的环境
conda create --name your_env_name numpy scipy

创建指定python版本下包含某些包的环境
conda create --name your_env_name python=3.6 numpy scipy

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