2020.2.20 更新日志: 本文的初衷是因为安装anaconda的时候你并不知道会包含哪个版本的python,因此我制作了下表 如果你使用的主要的python版本能在下表中找到,那安装对应的anaconda当然更好 但是如果你只是临时想用某个版本的python,或在下表中找不到对应的,你大可以直接安装最新的anaconda,然后用conda create来创建虚拟环境即可,不用非得找到对应的anaconda来装。 最佳的策略是你的机器上只保留一个anaconda,其中包含着你最常用的python版本,然后其他的版本环境全都用虚拟环境来管理。 创建虚拟环境的方法: 例如 《浅谈Anaconda Python版本对应关系》 在Python开发领域,Anaconda是一个广泛使用的开源数据科学平台,它包含了众多的数据科学工具和Python解释器。然而,对于初学者或经验丰富的开发者来说,安装Anaconda时可能会遇到一个问题:不知道安装的Anaconda会包含哪个版本的Python。为此,理解Anaconda与Python版本之间的对应关系显得尤为重要。 我们要明白Anaconda的主要功能之一就是环境管理,它允许用户创建、切换和管理多个独立的Python环境,以满足不同项目对Python版本的需求。这通过其内置的包管理器Conda实现。Conda不仅可以管理Python,还可以管理其他编程语言如R,以及各种软件依赖和库。 在选择Anaconda版本时,我们可以参考已知的对应表。例如,2015年2月发布的Anaconda 2-4.0.0包含了Python 2.7.11,而同年的Anaconda 3-4.0.0则包含了Python 3.5.1。随着时间的推移,Anaconda会随着Python新版本的发布进行更新,例如,2016年12月发布的Anaconda3-4.4.0就已经包含了Python 3.6.1。这种对应关系可以帮助我们根据实际需求选择适合的Anaconda版本。 然而,如果你需要使用一个不在对应表中的特定Python版本,或者只是临时需要,无需过于纠结。可以直接安装最新的Anaconda,然后利用Conda创建虚拟环境来达到目的。例如,创建一个名为myenv的Python 3.5环境,只需执行命令: ``` conda create -n myenv python=3.5 ``` 激活该环境则输入: ``` activate myenv ``` 这样的做法使得系统保持简洁,主要环境中只保留常用版本的Python,其他版本通过虚拟环境管理,有利于维护系统的稳定性和避免版本冲突。 此外,持续关注Anaconda的更新日志也是很重要的,因为这些日志会标明每个发行版所包含的Python版本。例如,2018年6月发布的Anaconda2-5.2.0和Anaconda3-5.2.0分别对应Python 2.7.15和3.6.5,而2018年8月的更新已经引入了Python 3.7.0。通过这种方式,开发者可以及时了解最新版本的Anaconda是否满足他们的Python版本需求。 总结来说,理解Anaconda与Python版本的对应关系,有助于我们更有效地管理和使用Python环境。无论是在选择安装的Anaconda版本,还是在后期创建和管理虚拟环境,都能更加灵活地应对各种开发需求。同时,保持对更新日志的关注,可以帮助我们时刻掌握Python和Anaconda的最新动态,提升开发效率。
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