【工具与中间件】Miniconda 下载配置与 Conda 快速入门

Conda 快速入门 & Miniconda

前言

开篇先聊聊天。

本文记录于2024年国庆前。这段时间，美国降息，大A起飞，经济未来可期。趋于兴趣，准备系统学习下金融和量化交易。提到量化交易，就离不开Python，不同的Python项目又需要不同的Python运行环境。

所以，学习第一步，配置Python运行环境。而我们常用Anaconda来管理本地的Python运行环境。

这次，我是要在我的Linux服务器里配置Python环境，考虑到在服务器内仅需要用到Conda及部分Python包，Anaconda的一些功能和包用不上，因此采用更轻量级的Miniconda。

学习目标

• 学习Linux下Miniconda的下载与安装
• 学习Conda常用命令，能使用Conda进行Python环境管理

1. Miniconda 简介

1.1 简介

Miniconda 是一个小型的 Anaconda 发行版，它提供了 Anaconda 的核心功能，但体积更小，安装速度更快。Miniconda 允许用户创建独立的环境，每个环境可以拥有自己的软件包和 Python 版本，这使得用户能够在不同项目之间轻松切换，而不会相互干扰。

Miniconda 的主要特点包括：

1. 轻量级：相比于完整的 Anaconda 发行版，Miniconda 体积更小，安装更快。
2. 环境管理：Miniconda 允许用户创建隔离的环境，每个环境可以安装不同的库和 Python 版本。
3. 包管理：通过 conda 命令行工具，用户可以安装、更新和管理软件包。
4. 跨平台：Miniconda 支持 Windows、macOS 和 Linux 操作系统。
5. 易于使用：Miniconda 提供了一个简单的命令行界面，使得安装和使用变得容易。

Miniconda 是数据科学、机器学习、科学计算等领域的开发者和研究人员常用的工具之一。通过使用 Miniconda，用户可以避免版本冲突，确保项目依赖的正确性和稳定性

1.2 Conda、Miniconda 与 Anaconda

• Conda：是一个包管理器和环境管理器，可以用于安装和管理软件包和虚拟环境。
• Anaconda：是一个基于Conda的数据科学发行版，它包含了Conda、Python以及大量的数据科学相关的软件包。Anaconda适合需要完整数据科学栈的用户。
• Miniconda：是一个轻量级的Anaconda替代品，它只包含Conda、Python和少量必要的软件包。Miniconda适合只需要基础Python环境和Conda管理功能的用户，用户可以根据自己的需要安装其他软件包。

以上摘自知乎-Miniconda优秀参考文章

2. Miniconda 安装

2.1 Miniconda 安装

我们可以直接通过官网的提示进行安装，主要步骤如下：

创建所需文件夹
首先，我们可以创建文件夹并cd到我们所需的指定文件夹，例如这里我选择在home文件夹里：

cd /home

mkdir -p miniconda3

下载.sh文件并查看.sh文件下载结果

 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O /home/miniconda3/miniconda.sh

cd miniconda3/

ls

执行bash安装

bash miniconda.sh -b -u -p /home/miniconda3

删除.sh文件

rm miniconda.sh

初始化bash和zsh shell

/home/miniconda3/bin/conda init bash

/home/miniconda3/bin/conda init bash

这里根据自己所用的终端选择执行即可

重新加载.bashrc文件

source ~/.bashrc

~/指的是用户目录，.bashrc文件一般都在这个目录，是隐藏文件，使用 ls -a可列出隐藏文件

查看conda版本

conda --version

至此，我们的miniconda下载完成。若读者要安装到其它目录，需要自行修改上述例子的文件夹路径。

2.2 Miniconda 卸载

会安装也要会卸载，以备未来不时之需：

conda-clean

conda install anaconda-clean
anaconda-clean --yes

删除miniconda所在文件夹

rm -rf <miniconda_install_dir>

例如，我们在上面安装的miniconda所在文件路径：/home/miniconda3

修改~/.bashrc文件
这里若我们用的是bash则需要这步，例如，我装在了/home/miniconda3目录下，然后又执行了安装时的bash初始化命令，则将.bashrc里的conda初始化配置删除即可，像下面这段：

# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/miniconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/home/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/home/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="/home/miniconda3/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<

3. Conda 常用命令

3.1 Conda 版本

查看conda版本

conda --version

更新conda

conda update conda

查看conda环境详细信息

conda info

3.2 虚拟环境管理

这一小节的环境管理是重点，是我们日常最常用的conda命令集之一。

创建虚拟环境

conda create --name <your_env_name> python=<python_version>

这个创建环境很好理解，例如：

conda create --name sida_scrapy python=3.9

激活虚拟环境

conda activate <your_env_name>

例如：

conda activate sida_scrapy

退出当前虚拟环境

conda deactivate

删除某个虚拟环境

conda remove -n <your_env_name> --all

复制某个虚拟环境

conda create --name <new_env_name> --clone <old_env_name>

查看当前有哪些虚拟环境

conda env list

或者

conda info --envs

3.3 包管理

conda 除了环境管理，也可以实现和pip一样的包管理

安装包

conda install <package_name> 

指定包版本

conda install <package_name>=<version>

批量安装requirements.txt文件里的包和依赖

conda install --yes --file requirements.txt

导出环境中所有依赖包到requirements.txt文件

conda list -e > requirements.txt

删除当前环境某个包

conda remove <package_name>

删除没有用的安装包

conda clean -p

删除所有安装包及cache

conda clean -y --all

升级当前环境的包

conda update <package_name>

升级所有包

conda update --all

3.4 镜像源管理

查看镜像源

conda config --show channels

添加镜像源

conda config --add channels <url>

例如添加清华源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

安装包时显示安装来源

conda config --set show_channel_urls yes

移除镜像源

conda config --remove channels <url>

4. 补充与总结

4.1 补充

参考文章里面提到的一个分享和备份虚拟环境的，特别适合团队协作，原文如下：

分享/备份一个虚拟环境
一个分享环境的快速方法就是给他一个你的环境的.yml文件。

首先激活要分享的环境，在当前工作目录下生成一个environment.yml文件。

conda env export > environment.yml

对方拿到environment.yml文件后，将该文件放在工作目录下，可以通过以下命令从该文件创建环境即可。

conda env create -f environment.yml

4.2 总结

本文我们先学习了Miniconda的概念与安装，然后一起复习一下Conda常用命令。

在服务器下载并配好Miniconda后，我们就可以使用Conda进行环境管理了，方便项目在服务器上运行和部署。

Conda常用命令的重点是Conda虚拟环境管理，以及镜像源相关。是我们最常用的Conda命令部分。

通过本文的学习之后，接下来，我们可以愉快地使用本地/服务器Linux的环境进行项目的运行和部署了！

参考教程

• 知乎-Miniconda优秀参考文章
• bilibili-Miniconda优秀教程
• 优快云-Miniconda卸载教程
• Miniconda官方文档
• 优快云-Miniconda配置环境变量优秀教程
• 优快云-Conda常用命令优秀参考教程