Conda使用教程

Conda介绍

conda 可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理和环境管理。

包管理与 pip 的使用方法类似似，环境管理则是允许用户方便安装不同版本的 python 环境并在不同环境之间快速地切换。

Conda的设计理念

conda 将几乎所有的工具、第三方包都当作 package 进行管理，甚至包括 python 和 conda 自身。

Anaconda 是一个打包的集合，里面预装好了 conda、某个版本的 python、各种 packages 等。

Anaconda官网下载地址

https://docs.conda.io/projects/conda/en/stable/

1. 安装Anaconda

打开命令行输入如下命令检验是否安装及当前 conda 的版本。

conda -V

2. conda常用的命令

• 查看环境中安装了哪些包，默认是base环境

conda list

• 查看当前存在哪些虚拟环境

conda env list 
conda info -e

• 检查更新当前conda

conda update conda

3. Python创建虚拟环境

conda create -n [env_name] python=x.x
或者克隆
conda create -n your_name --clone env_name

anaconda 命令创建 python 版本为 x.x ，名字为 env_name 的虚拟环境。

env_name 文件可以在 Anaconda 安装目录 envs 文件下找到

4. 激活或者切换虚拟环境

打开命令行，输入 python --version 检查当前 python 版本。

Linux:  source activate [env_name]
          conda activate [env_name]

Windows: activate [env_name]

5. 对虚拟环境中安装额外的包

conda install -n env_name [package]  # 未激活环境
conda install [package]  # 如果已经激活环境

6. 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)

source deactivate  
conda deactivate 

7. 删除虚拟环境

conda remove -n env_name --all

8. 删除环境中的某个包

conda remove --name $env_name  $package_name 

9. 设置国内镜像

http://Anaconda.org 的服务器在国外，安装多个 packages 时，conda下载的速度经常很慢。

清华TUNA镜像源有 Anaconda 仓库的镜像，将其加入conda的配置即可：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

10. 恢复默认镜像

conda config --remove-key channels

11.包管理

conda install -c anaconda scikit-learn    # 安装sklearn

conda install package_name=1.2.3 # 安装指定版本的包

conda update package_name # 更新包

conda remove package_name # 卸载包

conda search package_name # 搜索包

conda clean --all # 清理包

#用豆瓣源安装包，上面的清华源同理，记得 -i
pip install -i pypi.douban.com/simple tensorflow-gpu==1.14   

12.Jupyter Notebook（可选）

安装 Jupyter Notebook：

conda install jupyter

以上代码安装 Jupyter Notebook。

启动 Jupyter Notebook：

jupyter notebook

以上代码在已激活的环境中启动 Jupyter Notebook。

13.MacOS，设置不默认打开conda

安装 Conda 后，每次打开终端都会有一个(base)这是因为默认进入了 conda 的 base 环境，设置不自动进入 conda 的 base 环境命令如下：

conda config --set auto_activate_base false

14.导出Conda环境

如果要将 Conda 环境迁移，可以使用 conda list --explicit > /path/env.txt 命令一次性将环境内的包导出。

# 语法&样例
conda list --explicit > /opt/env.txt

导入：

# 语法&样例
conda install --file /opt/env.txt