conda安裝nodejs（conda安裝庫）

本文目錄一覽：

• 1、anaconda安裝後建立新的conda出現multiplied error怎麼辦？
• 2、如何用anaconda創建環境
• 3、使用anaconda以後再要使用不在conda環境中的包，要怎麼安裝

anaconda安裝後建立新的conda出現multiplied error怎麼辦？

任何語言的包，依賴和環境管理：Python，R，Ruby，Lua，Scala，Java，Javascript，C / C ++，FORTRAN

Conda是一個開源包管理系統和環境管理系統，用於安裝多個版本的軟體包及其依賴關係，並在它們之間輕鬆切換。 它適用於Linux，OS X和Windows，是為Python程序創建的，但可以打包和分發任何軟體。

Conda包括在Anaconda和Miniconda。 Conda也包括在Anaconda的Continuum訂閱中，它為Python，R，Node.js，Java和其他應用程序堆棧提供現場企業包和環境管理。 Conda在pypi中也是可用的，雖然這種方法可能不是最新的。

Miniconda是一個小的「引導」版本，只包括conda，Python和它們依賴的包。 超過720個科學軟體包及其依賴項可以使用「conda install」命令從Continuum存儲庫單獨安裝。

Anaconda包括conda，conda-build，Python和超過150個自動安裝的科學包及其依賴項。 與Miniconda一樣，可以使用「conda install」命令單獨安裝超過250個額外的科學軟體包。

pip install conda使用pypi上發布的版本。 此版本允許您使用任何python安裝創建新的conda環境，然後將新版本的Python安裝到這些環境中。 這些環境仍被認為是「Anaconda安裝」。

conda 命令是管理Anaconda安裝的主要介面。 它可以查詢和搜索Anaconda軟體包索引和當前的Anaconda安裝，創建新的conda環境，以及在現有的conda環境中安裝和更新軟體包。

如何用anaconda創建環境

Anaconda是用於科學計算的Python發行版，它集成了很多關於Python科學計算的第三方庫，同時提供了包管理和環境管理的功能，可方便的解決多版本Python並存、切換以及第三方包安裝問題。支持運行在Linux、Windows和macOS下。Anaconda利用命令/工具 conda 來進行Package和environment管理。

conda VS anaconda

conda可以理解為一個工具，也是一個可執行命令，其核心功能是包管理與環境管理。包管理與pip的使用類似，環境管理則允許用戶方便地安裝不同版本的python並可以快速切換。Anaconda則是一個打包的集合，裡面預裝好了conda、某個版本的python、眾多packages、科學計算工具等等，所以也稱為Python的一種發行版。其實還有Miniconda，顧名思義，它只包含最基本的內容——python與conda，以及相關的必須依賴項，對於空間要求嚴格的用戶，Miniconda是一種選擇。

Anaconda安裝

我主要在CentOS伺服器上安裝Anaconda，選擇要安裝的Python版本和系統架構：

# Python 3.6

$ wget  #64位系統

$ wget  #32位系統# Python 2.7

$ wget  #64位系統

$ wget  #32位系統

（這裡我選擇的是Python3.6 version 64BIT，關於Python的版本2.7 or 3.6，後面都可以在Anaconda里設置版本環境）

運行安裝嚮導：

$ bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh

按照嚮導，接受協議–設置安裝路徑（默認安裝用戶Home目錄）–然後把安裝路徑添加到環境變數。

遇到的問題

1.在安裝嚮導設置安裝路徑後，ENTER，提示如下錯誤信息：

tar (child): bzip2: Cannot exec: No such file or directory

tar (child): Error is not recoverable: exiting now

tar: Child returned status 2

tar: Error is not recoverable: exiting now

安裝即可：

yum -y install bzip2

2.在安裝嚮導最後一步，是否添加到環境變數，默認是no，我手賤直接ENTER了。

對於Mac、Linux系統，Anaconda安裝好之後，實際上就是在主目錄下多了個文件夾（~/anaconda)，Windows會寫入註冊表。安裝程序會把bin目錄加入PATH。現在只能自己完成了：

# 將anaconda的bin目錄加入PATH，根據版本不同echo 』export PATH=”~/anaconda3/binPATH”』 ~/.bashrc# 更新bashrc立即生效

source ~/.bashrc

配置好PATH後，可以通過 which conda 或 conda –version 命令檢查是否正確。

Jupyter Notebook

當然，安裝Anaconda的科學計算python平台，是為了使用Jupyter Notebook來學習Python的一些科學計算和機器學習庫。Jupyter Notebook是IPython的一個Web介面，可以展現富文本，是的整個工作可以以筆記的形式展現、存儲，適合做數據分析，交互性變成和學習。

但是，當我在伺服器上運行Jupyter Notebook時候，無法使用。因為當前配置下只能從本地（也就是那台CentOS伺服器上）訪問，但是伺服器只裝了centos的Minimal，沒有桌面環境，更不用說瀏覽器了。這當然不滿足我目前的需求，需要配置伺服器上的Jupyter允許遠程訪問。

生成配置文件：

jupyter notebook –generate-config

生成的配置文件位於~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py。

生成自簽名SSL證書：

cd ~/.jupyter

openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:1024 -keyout notebook_cert.key -out notebook_cert.pem

生成一個hash密碼：

python -c “import IPython;print(IPython.lib.passwd())”

Enter password:

Verify password:sha1::7211a627f0ba:1e515d95f664181dc5f43571b8973476126e7371

複製生成的密碼，編輯jupyter的配置文件：

vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

在打開的配置文件中，配置相應的參數：

c.NotebookApp.certfile = u』/home/xxxx/.jupyter/notebook_cert.pem』

c.NotebookApp.keyfile = u』/home/xxxx/.jupyter/notebook_cert.key』

c.NotebookApp.password = u』sha1::7211a627f0ba:1e515d95f664181dc5f43571b8973476126e7371』

c.NotebookApp.ip = 』*』

c.NotebookApp.port = 8081

c.NotebookApp.open_browser = False

再次啟動Notebook：

jupyter notebook

在本機使用瀏覽器訪問： ，即可打開Jupyter Notebook的頁面，輸入剛才設置的密碼，即可登錄了。

至此，就實現了遠程伺服器Jupyter Notebook。接下來就可以安裝機器學習所需要的一些庫開始折騰了，包括：Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等。

使用anaconda以後再要使用不在conda環境中的包，要怎麼安裝

任何語言的包，依賴和環境管理：Python，R，Ruby，Lua，Scala，Java，Javascript，C / C ++，FORTRAN

Conda是一個開源包管理系統和環境管理系統，用於安裝多個版本的軟體包及其依賴關係，並在它們之間輕鬆切換。 它適用於Linux，OS X和Windows，是為Python程序創建的，但可以打包和分發任何軟體。

Conda包括在Anaconda和Miniconda。 Conda也包括在Anaconda的Continuum訂閱中，它為Python，R，Node.js，Java和其他應用程序堆棧提供現場企業包和環境管理。 Conda在pypi中也是可用的，雖然這種方法可能不是最新的。

Miniconda是一個小的「引導」版本，只包括conda，Python和它們依賴的包。 超過720個科學軟體包及其依賴項可以使用「conda install」命令從Continuum存儲庫單獨安裝。

Anaconda包括conda，conda-build，Python和超過150個自動安裝的科學包及其依賴項。 與Miniconda一樣，可以使用「conda install」命令單獨安裝超過250個額外的科學軟體包。

pip install conda使用pypi上發布的版本。 此版本允許您使用任何python安裝創建新的conda環境，然後將新版本的Python安裝到這些環境中。 這些環境仍被認為是「Anaconda安裝」。

conda 命令是管理Anaconda安裝的主要介面。 它可以查詢和搜索Anaconda軟體包索引和當前的Anaconda安裝，創建新的conda環境，以及在現有的conda環境中安裝和更新軟體包。