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Conda

🔫 适用于任何语言的包、依赖和环境管理 - Python、R、Ruby、Lua、Scala、Java、JavaScript、C/C++、Fortran 等。在 Windows、macOS 和 Linux 上运行的开源包管理系统和环境管理系统。Conda 可快速安装、运行和更新包及其依赖项。Conda 可以轻松地在本地计算机上创建、保存、加载和切换环境。

安装

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conda 的安装包分为两种 Miniconda 和 Anaconda。根据自己需求选择包安装。

❞
Miniconda 是 Anaconda 提供的最小安装程序。如果您想自己安装大多数软件包，请使用此安装程序。

Anaconda Distribution 是一个功能齐全的安装程序，带有一套用于数据科学的软件包，以及 Anaconda Navigator，一个用于处理 conda 环境的 GUI 应用程序。

❝❞
windows 安装：https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/ 下载适用于系统版本包
mac 安装：使用包管理器安装，如 brew
linux 安装：使用对应发行版包管理器安装，如 pacman
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打开命令行执行命令验证是否安装成功：conda --version

使用

conda --version 查看 conda 信息
conda update conda 更新 conda
conda --help 查看帮助信息
conda create -h 指定命令查看帮助信息
conda info --verbose 显示 conda 所有信息

环境管理

🔫 关于环境的创建，管理，配置
conda create --name 创建环境
conda create -n myenv python=3.9 指定 python 版本创建
conda create -n myenv scipy 指定特定软件包创建
conda create -n myenv scipy=0.17.3 指定特点版本软件包创建
conda create -n myenv python=3.9 scipy=0.17.3 astroid babel 指定 python 版本，软件包版本创建
conda run -n my-python-env python --version 使用 conda 环境运行软件包
conda install -n myenv pip 在环境中使用 pip，应该在 conda 确实没有包安装的时候才使用 pip
Pip 应该运行（ --upgrade-strategy only-if-needed 默认值）。
不要将 pip 与 --user 参数一起使用，避免所有用户安装。

❝
.condarc 这个配置文件存在每次创建环境自动安装的软件包，可以修改添加删除

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conda create --no-default-packages -n myenv python 指定–no-default-packages 选项表示不安装.condarc 文件中的包

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conda create --name myclone --clone myenv 复制一个存在的环境
conda activate myenv 激活环境，指定环境名称或者路径
conda deactivate 停用环境
conda env list 环境列表
conda list 列出环境中的软件包
conda env config vars list 列出环境变量
conda env config vars set my_var=value 设置环境变量，设置环境变量后需要重新激活环境
conda env config vars unset my_var -n test-env 取消设置环境变量
conda env export > environment.yml 导出环境
❝
还原环境

❞
conda list --revisions 列出历史环境
conda install --revision=REVNUM 指定历史环境还原
conda remove --name myenv --all 删除环境

软件包管理

🔫 关于使用 conda 管理软件包，搜索，安装，更新，删除等等。
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conda config --add channels conda-forge > conda config --set channel_priority strict

❞
☺️ 添加 conda-forge 通道的软件包，里面包含除了默认仓库的大量软件包

❝❞
conda search scipy 搜索指定软件包
conda install --name myenv scipy 安装指定软件包到指定环境
conda install scipy 安装到当前环境
conda install scipy=0.15.0 指定版本号
conda install scipy curl 一次安装多个
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如果某个包无法从 conda 或 Anaconda.org 获得，您可以通过 conda-forge 或其他包管理器（如 pip）找到并安装该包。

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conda install pip 在当前环境安装 pip 集成使用
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conda config --set pip_interop_enabled True

❞
提高与 pip 的互操作性#，通过这种互操作性，conda 可以使用 pip-installed 包来满足依赖项，干净地删除 pip-installed 的软件，并在适当的时候用 conda 包替换它们。

❝❞
conda search package_name --info 列出包依赖
conda update biopython 更新指定软件包
conda update python 更新环境中的 python
conda update conda 更新 conda 本身
conda update --update-all 更新环境中所有已安装的软件包。
conda update --force-reinstall 确保卸载并重新安装当前操作的任何用户请求的包，即使该包已存在于环境中。
conda update numpy --no-pin 跳过版本限制更新包
conda config --add create_default_packages PACKAGENAME1 PACKAGENAME2 添加默认软件包，创建新环境，默认软件包将安装在所有环境中。也可以编辑.condarc 文件
conda remove -n myenv scipy 指定包删除
conda remove scipy 删除当前环境中的指定包
conda remove scipy curl 删除多个包
conda clean --all 删除索引缓存、锁定文件、未使用的缓存包、压缩包和日志文件。
conda list 列出当前环境安装的所有包
conda list -n myenv 列出指定环境名称的所有包

python 管理

🔫 conda 中的 python 版本控制，程序管理。Conda 将 Python 与任何其他包相同，因此可以轻松管理和更新多个安装。
conda search python 搜索可用的 python 包
conda update python 更新 python
conda install python=3.10 安装指定版本

environment.yaml 文件
🔫 该文件为conda项目文件，文件内容指定了项目名称，软件包通道，依赖包。
❝
例如

❞
name: my-projectchannels: - defaultsdependencies: - python
Name ： 环境名称指定
Channels： 软件包渠道，可指定，defaults,conda-forge 或bioconda等等。
❝
「官方 Channels 由 Anaconda 公司维护，包括：」

「defaults」：默认的 Channel，包含 Anaconda 公司提供的核心包和工具。
「conda-forge」：由社区维护的 Channel，包含丰富的包和工具，包括许多最新版本的软件。
「bioconda」：专门用于生物信息学相关包的 Channel。
「conda-envs」：专门用于为特定项目创建虚拟环境的 Channel。
可自行选择到各大镜像站选择 channels （软件仓库）

❞
Dependencies： 指定依赖包，如 python，pip 等等。
❝
conda env create --file environment.yml 随后指定项目文件创建环境，conda env update --file environment.yml 修改文件后，指定项目文件更新

conda 配置文件「.condarc」
🔫 conda 配置文件 是一个 .condarc 可选的运行时配置文件，它允许高级用户配置 conda 的各个方面，例如搜索包的通道、代理设置和环境目录。
运行conda config 命令自动生成相关文件，可以使用conda config 控制，也可以使用编辑器修改。

conda config --show 显示计算和编译的配置值。未给出参数，则显示所有配置值的信息。
conda config --describe 列出所有配置文件信息，可配置选项。
conda config --get 获取所有配置信息
conda config --get channels 指定配置获取
conda config --show-sources 显示所有配置文件源及其内容
conda config --add channels http://conda.anaconda.org/mutirri 添加配置
conda config --remove channels http://conda.anaconda.org/mutirri 删除配置
conda config --remove-key channels 删除某个键值
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「示例文件」

❞
下面命令可列出所有配置文件信息

❝
conda config --describe 列出所有配置文件信息，可配置选项。

可选优化
「libmamba solver」
🔫 libmamba-solver 是 conda 包管理器的新求解器。它比经典求解器更快。要启用它，请先安装 conda-libmamba-solver 到 base 环境中
conda install -n base conda-libmamba-solver
然后添加到solver: libmamba 到~/.condarc

~/.condarc

…
solver: libmamba
❝
「总结」

❞
conda 是一个成熟的 python 项目管理的工具，conda 的优势在于其跨平台性、语言无关性和环境管理功能。带有版本控制，环境隔离，依赖包管理，软件包管理等等功能，对数据科学相关工作的用户尤其友好，conda 在数据科学、机器学习、人工智能等领域得到广泛应用。

❝
「参考地址」

https://wiki.archlinux.org/title/Conda
https://docs.conda.io

最后：
希望你编程学习上不急不躁,按照计划有条不紊推进,把任何一件事做到极致,都是不容易的,加油,努力！相信自己！

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