Conda

安装

Miniconda 是 Anaconda 提供的最小安装程序。如果您想自己安装大多数软件包，请使用此安装程序。

Anaconda Distribution 是一个功能齐全的安装程序，带有一套用于数据科学的软件包，以及 Anaconda Navigator，一个用于处理 conda 环境的 GUI 应用程序。

• windows 安装：https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/ 下载适用于系统版本包
• mac 安装：使用包管理器安装，如 brew
• linux 安装：使用对应发行版包管理器安装，如 pacman

使用

• conda --version 查看 conda 信息
• conda update conda 更新 conda
• conda --help 查看帮助信息
• conda create -h 指定命令查看帮助信息
• conda info --verbose 显示 conda 所有信息

环境管理

• conda create --name <my-env> 创建环境
• conda create -n myenv python=3.9 指定 python 版本创建
• conda create -n myenv scipy 指定特定软件包创建
• conda create -n myenv scipy=0.17.3 指定特点版本软件包创建
• conda create -n myenv python=3.9 scipy=0.17.3 astroid babel 指定 python 版本，软件包版本创建
• conda run -n my-python-env python --version 使用 conda 环境运行软件包
• conda install -n myenv pip 在环境中使用 pip，应该在 conda 确实没有包安装的时候才使用 pip

Pip 应该运行（ --upgrade-strategy only-if-needed 默认值）。不要将 pip 与 --user 参数一起使用，避免所有用户安装。

conda create --no-default-packages -n myenv python 指定--no-default-packages 选项表示不安装.condarc 文件中的包

• conda create --name myclone --clone myenv 复制一个存在的环境
• conda activate myenv 激活环境，指定环境名称或者路径
• conda deactivate 停用环境
• conda env list 环境列表
• conda list 列出环境中的软件包
• conda env config vars list 列出环境变量
• conda env config vars set my_var=value 设置环境变量，设置环境变量后需要重新激活环境
• conda env config vars unset my_var -n test-env 取消设置环境变量
• conda env export > environment.yml 导出环境

• conda list --revisions 列出历史环境
• conda install --revision=REVNUM 指定历史环境还原
• conda remove --name myenv --all 删除环境

软件包管理

☺️ 添加 conda-forge 通道的软件包，里面包含除了默认仓库的大量软件包

• conda search scipy 搜索指定软件包
• conda install --name myenv scipy 安装指定软件包到指定环境
• conda install scipy 安装到当前环境
• conda install scipy=0.15.0 指定版本号
• conda install scipy curl 一次安装多个

• conda install pip 在当前环境安装 pip 集成使用

提高与 pip 的互操作性#，通过这种互操作性，conda 可以使用 pip-installed 包来满足依赖项，干净地删除 pip-installed 的软件，并在适当的时候用 conda 包替换它们。

• conda search package_name --info 列出包依赖
• conda update biopython 更新指定软件包
• conda update python 更新环境中的 python
• conda update conda 更新 conda 本身
• conda update --update-all 更新环境中所有已安装的软件包。
• conda update --force-reinstall 确保卸载并重新安装当前操作的任何用户请求的包，即使该包已存在于环境中。
• conda update numpy --no-pin 跳过版本限制更新包
• conda config --add create_default_packages PACKAGENAME1 PACKAGENAME2 添加默认软件包，创建新环境，默认软件包将安装在所有环境中。也可以编辑.condarc 文件
• conda remove -n myenv scipy 指定包删除
• conda remove scipy 删除当前环境中的指定包
• conda remove scipy curl 删除多个包
• conda clean --all 删除索引缓存、锁定文件、未使用的缓存包、压缩包和日志文件。
• conda list 列出当前环境安装的所有包
• conda list -n myenv 列出指定环境名称的所有包

python 管理

• conda search python 搜索可用的 python 包
• conda update python 更新 python
• conda install python=3.10 安装指定版本

environment.yaml 文件

name: my-projectchannels:  - defaultsdependencies:  - python

• Name ： 环境名称指定
• Channels： 软件包渠道，可指定，defaults,conda-forge 或bioconda等等。

• Dependencies： 指定依赖包，如 python，pip 等等。

conda 配置文件「.condarc」

• conda config --show 显示计算和编译的配置值。未给出参数，则显示所有配置值的信息。
• conda config --describe 列出所有配置文件信息，可配置选项。
• conda config --get 获取所有配置信息
• conda config --get channels 指定配置获取
• conda config --show-sources 显示所有配置文件源及其内容
• conda config --add channels http://conda.anaconda.org/mutirri 添加配置
• conda config --remove channels http://conda.anaconda.org/mutirri 删除配置
• conda config --remove-key channels 删除某个键值

下面命令可列出所有配置文件信息

• conda config --describe 列出所有配置文件信息，可配置选项。

# This is a sample .condarc file.# It adds the r Anaconda.org channel and enables# the show_channel_urls option.# channel locations. These override conda defaults, i.e., conda will# search *only* the channels listed here, in the order given.# Use "defaults" to automatically include all default channels.# Non-url channels will be interpreted as Anaconda.org usernames# (this can be changed by modifying the channel_alias key; see below).# The default is just 'defaults'.channels:  - r  - defaults# Show channel URLs when displaying what is going to be downloaded# and in'conda list'. The default is False.show_channel_urls: True# For more information about this file see:# https://conda.io/docs/user-guide/configuration/use-condarc.html

可选优化

「libmamba solver」

• conda install -n base conda-libmamba-solver
• 然后添加到solver: libmamba 到~/.condarc

~/.condarc...solver: libmamba

conda 是一个成熟的 python 项目管理的工具，conda 的优势在于其跨平台性、语言无关性和环境管理功能。带有版本控制，环境隔离，依赖包管理，软件包管理等等功能，对数据科学相关工作的用户尤其友好，conda 在数据科学、机器学习、人工智能等领域得到广泛应用。

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AI 聚合 GPT 助手推荐 - 免费的 GPT 助手 - 全球 AI 模型任意使用

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使用文档

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