# 简述
Conda[1][2] 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 安装
Anaconda/Miniconda [3] 集成 conda ，所以直接安装它们就行，Windows 下安装包直接安装，选加入到环境变量就行。
Linux 下：
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-Latest-Linux-x86_64.sh && sh Miniconda3-Latest-Linux-x86_64.sh |
一步步 yes ，最后设置安装路径，也可以直接默认的。
# 国内源配置
# conda[4]
conda config --set show_channel_urls yes |
channels: | |
- defaults | |
show_channel_urls: true | |
default_channels: | |
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main | |
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r | |
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 | |
custom_channels: | |
conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud | |
msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud | |
bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud | |
menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud | |
pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud | |
simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud | |
envs_dirs: | |
- D:\envs\conda\envs | |
pkgs_dirs: | |
- %temp%\conda\pkgs | |
report_errors: false | |
auto_activate_base: false |
envs_dirs 和 pkgs_dirs 是可选项，Linux 下 %temp% 可以改成 /tmp 。
# pip[5][6]
临时使用源： pip install <package name> -i https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple
永久使用， Windows 就在用户根目录下建立 pip 文件夹，文件夹里建立 pip.ini 文件，并添加：
[global] | |
timeout = 6000 | |
index-url = https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple | |
trusted-host = mirrors.bfsu.edu.cn |
Linux 用户就编辑 /etc/pip.conf 文件，加入以上内容。可能会有不支持 ssl 的错误，可以试试 sudo apt-get install apt-transport-https openssl
# 常用命令
# conda 常用命令
查看当前 conda 版本： conda -V (或者 conda --version )；
查看帮助： conda -h (或者 conda --help )；
查看配置信息： conda config ；
安装指定包： conda install <package name> ；
安装指定版本，例如： conda install numpy=1.11 ：即安装能 模糊匹配 到 numpy 版本为 1.11，conda install numpy==1.11：即 精确安装 numpy 为 1.11 的版本；
查看当前环境包列表： conda list ；
移除指定包： conda remove <package name> ；
清除没用的安装包和缓存： conda clean ，想释放更多空间可以到安装目录里找到 pkgs 删除包和解压文件夹；
更新指定包： conda update <package name> ；
更新 conda 包： conda update -n base -c defaults conda ；
更新当前环境的所有包： conda update --all ；
创建虚拟环境： conda create -n <env name> (或者 conda create --name <env name> )；
在指定路径创建虚拟环境 (指定版本 python=3.7 )： conda create --prefix=/home/i/PythonProject/cs/py37 python=3.7 ；
激活虚拟环境： conda activate <env name> ；
退出当前虚拟环境： conda deactivate ；
删除指定虚拟环境： conda remove -n <env name> --all ；
查看虚拟环境列表： conda env list ；
导出当前环境已安装包列表到文件： conda env export > environment.yaml ；
从文件中创建环境： conda env create -f environment.yaml ；
# pip 常用命令
查看帮助： pip -h (或者 pip --help )；
安装指定包： pip install <package name> ；
从源码目录安装： python setup.py install ；
更新 pip： pip install --upgrade pip (或者 pip install -U pip )；
用 venv 创建虚拟环境： python -m venv venv ；Windows 激活虚拟环境： .\venv\bin\activate ，退出虚拟环境： .\venv\bin\deactivate ；Linux激活虚拟环境 ： source venv/bin/activate ， 退出虚拟环境 ： source venv/bin/deactivate ；
导出环境包列表到文件： pip freeze > requirements.txt ；
安装依赖列表： pip install -r requirements.txt ；
可以安装 wheel 包实现自建轮子 whl ；pip wheel
...
# 本地包安装技巧
有时候网速不快或者需要挂代理时候，命令安装可能装的慢或者根本装不了，本地包安装算是不错的方式。可以在软件所在的源里进行搜索，比如在 pypi 或者 Anaconda Cloud 里搜指定包的名字，可以在后面加上 == 来指定版本（conda 用 = 模糊匹配）。
pip 安装的包，拓展名通常是 .whl 或者 .tar.gz 压缩包形式，有时候是 .zip 压缩包，当然也可以是用开发者提供的源码编译安装， make 或者 python setup.py build 编译。
conda 安装的包，拓展名通常是 .conda 或者 .tar.bz2 压缩包形式。
有几个源可以看看，R，Bioconda，Pytorch，这仨源都在 Anaconda Cloud 。
