anaconda2如何使用python2

Anaconda2使用Python2的方法包括以下步骤：安装Anaconda2、创建Python2环境、激活环境、安装必要的Python2包、运行Python2程序。创建Python2环境是关键步骤，具体步骤如下：

安装Anaconda2：首先，前往Anaconda官方网站下载并安装Anaconda2，该版本默认支持Python2。
创建Python2环境：使用Anaconda提供的conda命令创建一个专门的Python2环境。
激活环境：使用conda activate命令激活刚刚创建的Python2环境。
安装必要的Python2包：在激活的环境中使用conda install命令安装你需要的Python2包。
运行Python2程序：在激活环境后可以使用python命令运行Python2程序。

一、安装Anaconda2

Anaconda2是Anaconda发行版的一个版本，专门支持Python2。你可以从Anaconda官方网站下载Anaconda2的安装包。下载完成后，按照安装向导进行安装。在安装过程中，你可以选择安装位置和是否添加Anaconda到系统的PATH变量。添加到PATH变量可以让你在命令行中直接使用conda命令。

安装完成后，你可以打开命令行并输入conda --version来验证是否安装成功。如果看到conda的版本信息，说明安装成功。

二、创建Python2环境

虽然Anaconda2默认支持Python2，但是为了避免与其他项目的依赖冲突，建议创建一个独立的Python2环境。使用以下命令创建一个名为myenv的Python2环境：

conda create --name myenv python=2.7

在这个命令中，--name myenv指定了环境的名称为myenv，python=2.7指定了Python的版本为2.7。你可以根据需要更改环境的名称和Python的版本。

创建环境时，conda会自动下载并安装Python2.7及其依赖的包。整个过程可能需要几分钟时间，具体时间取决于你的网络速度和计算机性能。

三、激活环境

创建环境后，你需要激活它以便使用。在命令行中输入以下命令激活myenv环境：

conda activate myenv

激活环境后，你会看到命令行提示符前面出现了环境的名称（myenv）。这表示你已经成功激活了myenv环境。此时，所有在命令行中运行的Python命令都会使用这个环境中的Python解释器和包。

如果你需要退出环境，可以使用以下命令：

conda deactivate

退出环境后，命令行提示符会恢复到默认状态。

四、安装必要的Python2包

激活环境后，你可以使用conda install命令安装你需要的Python2包。例如，如果你需要安装numpy和scipy，可以使用以下命令：

conda install numpy scipy

conda会自动解析包的依赖关系，并下载并安装所需的所有包。安装过程可能需要几分钟时间，具体时间取决于包的大小和你的网络速度。

你也可以使用pip命令安装从PyPI（Python Package Index）上下载的包。例如，如果你需要安装requests，可以使用以下命令：

pip install requests

五、运行Python2程序

在激活环境并安装所有必要的包后，你可以运行Python2程序了。在命令行中输入以下命令启动Python解释器：

python

你会看到Python2的解释器提示符（>>>）。此时，你可以输入Python代码并实时执行。

如果你有一个Python2的脚本文件（例如script.py），可以使用以下命令运行它：

python script.py

在激活的环境中，python命令会调用该环境中的Python2解释器，而不是系统默认的Python解释器。

六、管理环境

为了更好地管理你的Python2环境，你可以使用一些有用的conda命令。例如，查看当前环境中的已安装包：

conda list

这个命令会列出当前环境中所有已安装的包及其版本号。如果你需要安装新的包或更新已有的包，可以使用以下命令：

conda install package_name conda update package_name

如果你不再需要某个包，可以使用以下命令卸载它：

conda remove package_name

七、备份和恢复环境

为了方便在不同机器上复用环境或者备份环境，你可以使用conda的导出和导入功能。导出环境的命令如下：

conda env export > environment.yml

这个命令会将当前环境的配置信息导出到一个名为environment.yml的文件中。你可以将这个文件复制到其他机器上，并使用以下命令恢复环境：

conda env create -f environment.yml

八、更新和删除环境

如果你需要更新某个环境中的Python版本或包，可以使用以下命令：

conda update python

这个命令会更新当前环境中的Python解释器到最新版本。你也可以指定具体的版本号：

conda install python=2.7.15

如果你不再需要某个环境，可以使用以下命令删除它：

conda remove --name myenv --all

这个命令会删除名为myenv的环境及其所有包。

九、使用Jupyter Notebook

Anaconda自带了Jupyter Notebook，这是一个非常流行的交互式计算环境。你可以在Jupyter Notebook中运行Python2代码。首先，确保你已经在myenv环境中安装了Jupyter：

conda install jupyter

然后，启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook

Jupyter Notebook会在默认浏览器中打开一个新标签页，你可以在其中创建新的笔记本（Notebook）并选择Python2作为内核（Kernel）。在笔记本中，你可以像在命令行中一样输入和运行Python2代码。

十、处理兼容性问题

在使用Python2时，你可能会遇到一些兼容性问题，特别是与Python3代码的兼容性问题。以下是一些常见的兼容性问题及解决方法：

Print语句：在Python2中，print是一个语句，而在Python3中，print是一个函数。为了兼容Python3，可以在Python2代码中使用from __future__ import print_function：
```
from __future__ import print_function
print("Hello, World!")
```
整数除法：在Python2中，除法运算符/会进行整数除法，而在Python3中，会进行浮点数除法。为了在Python2中使用浮点数除法，可以使用from __future__ import division：
```
from __future__ import division
print(5 / 2)  # 输出2.5
```
Unicode字符串：在Python2中，字符串默认是ASCII编码，而在Python3中，字符串默认是Unicode编码。为了在Python2中使用Unicode字符串，可以在文件开头添加编码声明：
```
# -*- coding: utf-8 -*-
u"这是一个Unicode字符串"
```
输入函数：在Python2中，input()函数返回字符串，而在Python3中，input()函数返回用户输入的内容。为了兼容Python3，可以使用raw_input()函数：
```
user_input = raw_input("请输入内容：")
```
模块导入：在Python2中，某些标准库模块的位置与Python3中不同。例如，ConfigParser模块在Python3中被重命名为configparser。可以使用try-except语句来兼容不同版本的模块导入：
```
try:
    import configparser
except ImportError:
    import ConfigParser as configparser
```

十一、使用虚拟环境（virtualenv）

除了使用Anaconda的conda环境管理工具，你还可以使用virtualenv来创建和管理Python2环境。virtualenv是一个独立的Python包，专门用于创建隔离的Python环境。以下是使用virtualenv的步骤：

安装virtualenv：
```
pip install virtualenv
```
创建Python2环境：
```
virtualenv -p /usr/bin/python2.7 myenv
```
其中，-p /usr/bin/python2.7指定了Python2.7的解释器路径，myenv是环境的名称。
激活环境：
```
source myenv/bin/activate
```
激活环境后，你会看到命令行提示符前面出现了环境的名称（myenv）。
在激活的环境中安装包和运行程序：
```
pip install requests
python script.py
```
退出环境：
```
deactivate
```

十二、总结

通过安装Anaconda2、创建和激活Python2环境、安装必要的Python2包、运行Python2程序，以及管理和备份环境，你可以方便地在Anaconda2中使用Python2。使用Jupyter Notebook和处理兼容性问题可以进一步提高你的工作效率和代码质量。最后，virtualenv提供了一种替代的环境管理工具，适用于不同的使用场景。通过掌握这些方法和工具，你可以更加灵活地管理和运行Python2代码。