conda list vs pip list@python_package安装路径的查看@cudatoolkit和Cuda_Path

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创建环境

创建名为test_new
为其安装python3.9和numpy

(d:\condaPythonEnvs\test_new) PS C:\Program Files\NVIDIA Corporation> conda install python=3.9
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: d:\condaPythonEnvs\test_new

  added / updated specs:
    - python=3.9


The following NEW packages will be INSTALLED:

  ca-certificates    anaconda/pkgs/main/win-64::ca-certificates-2023.01.10-haa95532_0
  certifi            anaconda/pkgs/main/win-64::certifi-2022.12.7-py39haa95532_0
  openssl            anaconda/pkgs/main/win-64::openssl-1.1.1t-h2bbff1b_0
  pip                anaconda/pkgs/main/win-64::pip-23.0.1-py39haa95532_0
  python             anaconda/pkgs/main/win-64::python-3.9.16-h6244533_2
  setuptools         anaconda/pkgs/main/win-64::setuptools-65.6.3-py39haa95532_0
  sqlite             anaconda/pkgs/main/win-64::sqlite-3.41.1-h2bbff1b_0
  tzdata             anaconda/pkgs/main/noarch::tzdata-2022g-h04d1e81_0
  vc                 anaconda/pkgs/main/win-64::vc-14.2-h21ff451_1
  vs2015_runtime     anaconda/pkgs/main/win-64::vs2015_runtime-14.27.29016-h5e58377_2
  wheel              anaconda/pkgs/main/win-64::wheel-0.38.4-py39haa95532_0
  wincertstore       anaconda/pkgs/main/win-64::wincertstore-0.2-py39haa95532_2


Proceed ([y]/n)? y


Downloading and Extracting Packages

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
(d:\condaPythonEnvs\test_new) PS C:\Program Files\NVIDIA Corporation> conda install numpy
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: d:\condaPythonEnvs\test_new

  added / updated specs:
    - numpy


The following NEW packages will be INSTALLED:

  blas               anaconda/pkgs/main/win-64::blas-1.0-mkl
  intel-openmp       anaconda/pkgs/main/win-64::intel-openmp-2021.4.0-haa95532_3556
  mkl                anaconda/pkgs/main/win-64::mkl-2021.4.0-haa95532_640
  mkl-service        anaconda/pkgs/main/win-64::mkl-service-2.4.0-py39h2bbff1b_0
  mkl_fft            anaconda/pkgs/main/win-64::mkl_fft-1.3.1-py39h277e83a_0
  mkl_random         anaconda/pkgs/main/win-64::mkl_random-1.2.2-py39hf11a4ad_0
  numpy              anaconda/pkgs/main/win-64::numpy-1.23.5-py39h3b20f71_0
  numpy-base         anaconda/pkgs/main/win-64::numpy-base-1.23.5-py39h4da318b_0
  six                anaconda/pkgs/main/noarch::six-1.16.0-pyhd3eb1b0_1


Proceed ([y]/n)?


Downloading and Extracting Packages

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

对比conda环境中安装的包扫描

pip list

(d:\condaPythonEnvs\test_new) PS C:\Program Files\NVIDIA Corporation> pip list
Package      Version
------------ ---------
certifi      2022.12.7
mkl-fft      1.3.1
mkl-random   1.2.2
mkl-service  2.4.0
numpy        1.23.5
pip          23.0.1
setuptools   65.6.3
six          1.16.0
wheel        0.38.4
wincertstore 0.2

conda list

(d:\condaPythonEnvs\test_new) PS C:\Program Files\NVIDIA Corporation> conda list
# packages in environment at d:\condaPythonEnvs\test_new:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
blas                      1.0                         mkl    defaults
ca-certificates           2023.01.10           haa95532_0    defaults
certifi                   2022.12.7        py39haa95532_0    defaults
intel-openmp              2021.4.0          haa95532_3556    defaults
mkl                       2021.4.0           haa95532_640    defaults
mkl-service               2.4.0            py39h2bbff1b_0    defaults
mkl_fft                   1.3.1            py39h277e83a_0    defaults
mkl_random                1.2.2            py39hf11a4ad_0    defaults
numpy                     1.23.5           py39h3b20f71_0    defaults
numpy-base                1.23.5           py39h4da318b_0    defaults
openssl                   1.1.1t               h2bbff1b_0    defaults
pip                       23.0.1           py39haa95532_0    defaults
python                    3.9.16               h6244533_2    defaults
setuptools                65.6.3           py39haa95532_0    defaults
six                       1.16.0             pyhd3eb1b0_1    defaults
sqlite                    3.41.1               h2bbff1b_0    defaults
tzdata                    2022g                h04d1e81_0    defaults
vc                        14.2                 h21ff451_1    defaults
vs2015_runtime            14.27.29016          h5e58377_2    defaults
wheel                     0.38.4           py39haa95532_0    defaults
wincertstore              0.2              py39haa95532_2    defaults

如果您在conda环境中使用pip install安装某些包(这里以pandas为例)

现在,使用conda list查看

(d:\condaPythonEnvs\test_new) PS C:\Program Files\NVIDIA Corporation> conda list
# packages in environment at d:\condaPythonEnvs\test_new:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
attrs                     22.1.0          py311haa95532_0    defaults
blas                      1.0                         mkl    defaults
brotlipy                  0.7.0           py311h2bbff1b_1002    defaults
bzip2                     1.0.8                he774522_0    defaults
ca-certificates           2023.01.10           haa95532_0    defaults
...
pandas                    1.5.3                    pypi_0    pypi

仅查看pip安装的部分

(d:\condaPythonEnvs\test_new) PS C:\Program Files\NVIDIA Corporation> conda list |sls pypi

pandas                    1.5.3                    pypi_0    pypi
python-dateutil           2.8.2                    pypi_0    pypi
pytz                      2022.7.1                 pypi_0    pypi

对比@查看已安装的包的信息

可以看到使用conda list查看到的包更全,而且可以看到安装来源(但是不如pip show详细)

如果某个包对于pip可见,那么使用pip show 可以看到跟家详细的信息(包括安装位置和依赖关系)

(d:\condaPythonEnvs\test_new) PS C:\Program Files\NVIDIA Corporation> pip show numpy
Name: numpy
Version: 1.23.5
Summary: NumPy is the fundamental package for array computing with Python.
Home-page: https://www.numpy.org
Author: Travis E. Oliphant et al.
Author-email:
License: BSD
Location: d:\condaPythonEnvs\test_new\Lib\site-packages
Requires:
Required-by: mkl-fft, mkl-random, pandas

package安装路径的查看

对于pip可见的包,使用pip show可以查看到
但是对于conda install的包,有时候对于pip不可见,这种情况下需要一点技巧查看包安装到哪里了
- ```
>>> import numpy as np
>>> np.__file__
'd:\\condaPythonEnvs\\tf2.10\\lib\\site-packages\\numpy\\__init__.py'
```
- 这是一种变通的技巧,通过查看包中的模块(比如py模块文件),来找到对应的包位置
另一方面,根据python的包的安装位置的习惯,推测其应该在环境目录下的lib/site-packages
- conda环境目录可通过conda env list查到

特殊依赖

例如cudatoolkit这类依赖的安装位置并不在环境的lib/site-package下
根据您的 package cache设定,(假设:我将其设定为D:\conda3\pkgs,那么相关文件会被保存到该目录下
- 例如,我用conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.3安装的版本保存目录为:
  - D:\conda3\pkgs\cudatoolkit-11.3.1-h59b6b97_2\

设置conda版`cudatoolkit`环境变量`CUDA_PATH`

cuda-installation-guide-microsoft-windows 12.1 documentation (nvidia.com)
和从NVIDIA官网下载cudatoolkit不同,conda版的cudatoolkit不包含全部功能
但conda版的可能足够用了
如果您想设置CUDA_PATH为conda版cudatoolkit,根据上面的例子,进一步找到Library\bin
- 也就是D:\conda3\pkgs\cudatoolkit-11.3.1-h59b6b97_2\Library\bin
- 对于windows,可以用传统gui方式设置,也可以执行Setx CUDA_PATH D:\conda3\pkgs\cudatoolkit-11.3.1-h59b6b97_2\Library\bin将其设置相应的环境变量

谨慎使用conda卸载pip

(d:\condaPythonEnvs\test_new) PS C:\> conda uninstall pip
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: d:\condaPythonEnvs\test_new

  removed specs:
    - pip


The following packages will be REMOVED:

  blas-1.0-mkl
  certifi-2022.12.7-py39haa95532_0
  intel-openmp-2021.4.0-haa95532_3556
  mkl-2021.4.0-haa95532_640
  mkl-service-2.4.0-py39h2bbff1b_0
  mkl_fft-1.3.1-py39h277e83a_0
  mkl_random-1.2.2-py39hf11a4ad_0
  numpy-1.23.5-py39h3b20f71_0
  numpy-base-1.23.5-py39h4da318b_0
  pip-23.0.1-py39haa95532_0
  python-3.9.16-h6244533_2
  setuptools-65.6.3-py39haa95532_0
  six-1.16.0-pyhd3eb1b0_1
  sqlite-3.41.1-h2bbff1b_0
  tzdata-2022g-h04d1e81_0
  wheel-0.38.4-py39haa95532_0
  wincertstore-0.2-py39haa95532_2


Proceed ([y]/n)?

可以看到,用conda uninstall pip卸载pip会提示将移除其他许多包,包括python,numpy等

常见的Python包管理工具

pip、poetry 和 conda 都是 Python 包管理工具，用于管理和安装 Python 包及其依赖项。它们各自有不同的优缺点和适用场景。

pip：是 Python 的官方包管理工具，可以轻松地安装、升级和卸载 Python 包。它的使用非常简单，可以通过命令行或脚本进行操作。但是，pip 不能很好地处理包之间的依赖关系，可能会导致版本冲突或依赖关系不满足的情况。
poetry：是一个新兴的 Python 包管理工具，旨在解决包依赖和版本控制的问题。它使用 pyproject.toml 文件来管理包和依赖项，可以自动解决依赖关系和版本冲突，并提供了一些额外的功能，如虚拟环境管理、构建和发布等。但是，poetry 相对于 pip 来说还比较新，有些功能还不够完善，需要更多的实践和改进。
conda：是一个跨平台的包管理器，可以安装和管理不仅仅是 Python 包，还包括 C/C++ 等编程语言的包，以及系统依赖库等。它可以自动处理依赖关系，确保不同包之间的版本兼容性，而且可以自动安装系统依赖库。但是，conda 的包库中不一定包含所有的 Python 包，有些包可能需要使用 pip 安装。

综上所述，选择使用哪种工具取决于您的具体需求和实际情况。如果您只需要管理少量的 Python 包，并且依赖关系比较简单，可以使用 pip；如果您的项目比较大或依赖关系比较复杂，推荐使用 poetry；如果您需要管理的包不仅仅是 Python 包，或者需要自动处理系统依赖关系，可以使用 conda。另外，这些工具也可以结合使用，根据具体情况选择最合适的组合方式

posted @ 2024-09-04 12:03 xuchaoxin1375 阅读(50) 评论(0) 收藏举报来源

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