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conda包管理工具

发布于2020-07-20 10:55     阅读(804)     评论(0)     点赞(30)     收藏(0)


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软件介绍

Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于安装多个版本的软件包及其依赖关系,并在它们之间轻松切换。conda分为anaconda和miniconda。

  • Anaconda

    Anaconda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。Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包,比如:numpypandas等180多个科学包及其依赖项。 Anaconda因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。

  • Miniconda

    Miniconda是Anaconda的一个精简版(或者叫轻量级替代)。Anaconda安装包里面带了大部分科学计算用的软件包还有ide,所以安装包很大,但是这些玩意儿并不是所有用户都用的到。而且很多用户装完Anaconda之后,还是要联网安装一些自己需要的,Anaconda安装包里面没有的软件。所以就不如直接安装Miniconda,里面有python和conda(全功能的conda,跟Anaconda里面的是一样的,这个不是精简的),然后根据自己需要定制安装软件。

软件下载

注意: 配置环境变量 - C:\Users\Frank\Miniconda3\Scripts和C:\Users\Frank\Miniconda3

换国内源

.condarc是Anaconda的配置文件,是一种可选的(optional)运行期配置文件,其默认情况下是不存在的,但当用户第一次运行 conda config命令时,将会在用户的家目录创建该文件该文件之后再修改。

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  • 查看源:conda config --show-sources

加官方源

  • 添加频道

    conda config --add channels bioconda
    conda config --add channels conda-forge
    conda config --set show_channel_urls yes #显示安装的频道
    
  • 查看已经添加的channels: conda config --get channels

基本操作

  • 进入虚拟环境管理界面:WIN+R -> 输入cmd回车 -> 输入activate回车 -> 入miniconda自带的base环境

  • 查看conda信息 - conda info

  • 创建虚拟环境 - conda create -n flasky python=3.7

  • 查看所有的环境 - conda env list

  • 切换虚拟环境 - conda activate flasky

  • 查看该环境已安装的包 - conda list

  • 查找第三方包 - conda search requests

  • 安装第三方包 - conda install requests 或者 pip install requests

    使用 conda 安装指定版本包,既可以使用类似 pip 的 ==,也可以直接使用=,例如:conda install scrapy=1.5.0

  • 卸载第三方包 - conda remove requests 或者 pip uninstall requests

  • 更新第三方包 - conda update requests

  • 退出虚拟环境 - conda deactivate

  • 删除虚拟环境 - conda-env remove -n flasky -y

  • 指定目录创建虚拟环境

    conda create -p /workspace/project/statistics/venv python=3.6
    source activate /workspace/project/statistics/venv # 进入
    source deactivate /workspace/project/statistics # 退出
    
  • 导出/导入包

    # 导出已有环境:
    conda env_name export > environment.yaml
    
    # 环境会被保存在 environment.yaml文件中。
    # 当我们想再次创建该环境,或根据别人提供的.yaml文件复现环境时,可以:
    conda env_name create -f environment.yaml
    

原文链接:https://blog.csdn.net/hu_zhe_kan/article/details/107441072

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作者:9384vfnv

链接: https://www.pythonheidong.com/blog/article/450704/c5268371f2a6802e05ba/

来源: python黑洞网

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