# 简述

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 安装

Anaconda/Miniconda 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

conda config --set show_channel_urls yes
.condarc参考链接
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_dirspkgs_dirs 是可选项,Linux 下 %temp% 可以改成 /tmp

# pip

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:

pip.ini参考链接
[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 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 );

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,RBiocondaPytorch,这仨源都在 Anaconda Cloud

# 参考链接:

  • Python 官网
  • Conda 官网
  • Anaconda 官网
  • Anaconda Cloud
  • pypi
  • 清华源