Anaconda使用总结

目录

• 一、Anaconda简介
• 二、Anaconda安装
• 三、Anaconda自身命令
• 四、conda 管理虚拟环境
• 五、conda 管理包
• 六、conda 配置镜像源
• 七、conda与pip区别
• 八、推荐使用conda创建虚拟环境步骤
• 九、conda结合jupyter notebook/lab使用步骤

Anaconda简介

anaconda是开源的数据科学与机器学习集成平台，主要用于Python环境的安装，使用虚拟环境实现多环境隔离、包管理等等

Anaconda安装

1. 软件下载地址
2. 需要将软件安装路径添加的系统环境变量Path中
3. 使用Anaconda自带的命令工具：Anaconda Powershell Prompt(Anaconda)

Anaconda自身命令

1. 查看conda版本

conda --version

2. 升级conda版本

conda update conda

3. 查看某个命令用法

conda --help

4. 更新Anaconda版本

conda update anaconda

5. 清除缓存（当更新卡住、失败时）

conda clean --all

conda 管理虚拟环境

1.创建虚拟环境

conda create --name 虚拟环境名 [python=版本号]

1. 不指定python版本就会安装默认的python版本  
2. 不清楚具体python版本，可以指定大的版本如：3.9、3.10、3.12等等
3. --name可以简化为-n  

例如：conda create --name test-env python==3.10

2. 查看所有虚拟环境

conda env list

3. 激活虚拟环境

conda actiavte 虚拟环境名

4. 删除虚拟环境

conda remove --name 虚拟环境名 --all
简化版
conda remove -n 虚拟环境名 --all

5. 导出虚拟环境

conda env export --name 虚拟环境名 > environment.yml

6. 还原虚拟环境

conda env create -f environment.yml

conda 管理包

1. 查询包

conda list (会显示所有python包)

pip list (只会显示pip install下载的包)

2. 安装包

1.conda install 包名1==版本号 包名2 包名3... 

2.pip install 包名1==版本号 包名2 包名3...  （针对conda中不存在的包，一般是一些个人开源上传到pypi的包）

3.python -m pip install 包名1==版本号 包名2 包名3... （推荐使用，环境隔离，确保安装到正确的环境中）

4.python -m pip install -r requirement.txt (安装文本安装)

3. 更新包

conda update 包名
pip update 包名

4. 卸载包

conda uninstall 包名 （将依赖于这个包的所有其它包也同时卸载）
pip uninstall 包名 （不会删除依赖于这个包的所有其它包）

5. 查询包安装位置

pip show 包名

6. 改变python为指定版本

conda install python==版本号

7. 更新python最新版本

conda update python

conda 配置镜像源

1. 删除默认镜像渠道

conda config --remove channels defaults

2. 删除其他镜像源，恢复默认镜像源

conda config --remove-key channels

3. 显示镜像通道

conda config --show channels

4. 添加镜像源

conda config --add channels 镜像源url

conda和pip关系

• conda可以管理非python包，pip只能管理python包
• conda安装的包，pip可以卸载，但不能卸载依赖包；pip安装的包，只能pip卸载
• conda install 包名：安装在anaconda/pkgs目录下，且多个虚拟环境会同用一个库/包
• pip install xxx：
  1. 虚拟环境中有python和pip包：anaconda/envs/current_env/lib/python3.x/site-packages
  2. 虚拟环境中无python和pip包：会使用系统（base）的python安装，且安装到~/.local/lib/python3.x/site-packages文件夹中；使用python -m pip install可以避免此问题

推荐使用conda创建虚拟环境步骤

1. 创建虚拟环境（一定要指定安装python，版本号可以不写就安装默认版本）

conda create -n 虚拟环境名 python==版本号

2. 激活虚拟环境（不然一直处于base环境）

conda activate 虚拟环境名

3. 安装包
   1. 推荐使用conda指令：conda install 包名
   2. 若提示报错，找不到此包，则使用pip指令：python -m pip install 包名
4. 检查包是否安装成功

conda list

conda结合jupyter notebook/lab使用步骤

1. 先进行此步骤：推荐使用conda创建虚拟环境步骤
2. 安装jupyter notebook/lab

conda install jupyter notebook
或者
conda install jupyterlab

3. 让Jupyter 识别并使用特定的 Conda 环境

conda install ipkernel
python -m ipkernel install --user --name=内核名称（可自定义，但建议与环境名一致）

4. 启动 Jupyter Notebook/Lab

启动 Jupyter Notebook（经典界面）
jupyter notebook

或启动 JupyterLab（推荐，更现代化）
jupyter lab