python虚拟环境,conda的安装与使用(anaconda或miniconda)

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#python #conda #anaconda #miniconda #python虚拟环境

于 2018-12-31 17:13:03 首次发布

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本文详细介绍了Conda和Anaconda的使用方法，包括安装、配置国内镜像源、虚拟环境操作、包管理等内容，适合初学者快速掌握Python环境搭建。

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【axiner】声明：错了另刂扌丁我（如若有误，记得评论指出，谢谢了!!!）

简介

Conda：是一种通用包管理系统，当然包含管理Python（支持linux, mac, win）
Anaconda：是一个开源的Python发行版，包含了conda、python等180多个科学包及其依赖项
Miniconda：本质上是一个conda环境的安装程序，只包含Conda及其依赖项（其中包含Python），以便环境纯净
另外>>>关于pip使用
作用：
- 用来管理python（解决多环境及包管理的问题）
- 同时anaconda是科学计算环境利器（自带了很多）
说明：
- 软件发行版：是在系统上提前编译好和配置好的软件包集合,安装好后就可以直接使用。
- 包管理器：是自动化软件安装、更新、卸载的一种工具。
- 关于anaconda（anaconda除了Python外一般还有以下几个工具）
  - anaconda官方主页：https://www.anaconda.com/
  - Anaconda Navigator：是Anaconda可视化的管理界面
  - Anaconda Prompt：是一个Anaconda的终端，可以便捷的操作conda环境
  - Jupyter notebook：基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程
  - Spyder：是一个使用Python语言的开放源代码跨平台科学运算IDE。Spyder可以跨平台，也可以使用附加组件扩充，自带交互式工具以处理数据。
- conda安装的2种方式：
  - conda官方文档：https://docs.conda.io/en/latest/
  - 1）安装anaconda
  - 2）安装miniconda

下载

官网源
- anaconda: https://repo.continuum.io/archive/index.html
- miniconda: https://repo.continuum.io/miniconda
清华源（推荐）
- anaconda：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
- miniconda：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/?C=M&O=D

安装

win系统：下载好后，点击执行.exe文件即可（注意：安装过程中的操作选项【Advanced Options】下面有两个选项记得都勾上（第1个添加环境变量的一定要勾上，省去手动添加））
linux系统：可使用wget等命令在线下载（也可下载好后上传），然后执行.sh文件即可（过程中有操作选项，一般默认即可，其中有个添加环境变量的）
docker镜像：
- 官方：continuumio/miniconda3
- 另（推荐）：
  - atpuxiner/miniconda3 => 基于官方且已安装基本依赖（已设置pip源&conda源&apt-get源）
  - atpuxiner/miniconda3-ubuntu => ubuntu+miniconda3+py各版本（已设置pip源&conda源&apt-get源）

配置国内镜像源（下载速度更快）

pytcli命令自动设置（命令行执行）[关于toollib]

- 安装toollib
pip install toollib
- pytcli设置conda国内源
pytcli set-conda

另：以下手动一步一步设置

注意注意注意：以下均在命令行操作

- 添加清华镜像源（也可设置其他源）
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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/r/

- 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

- 设置完后可查看
conda info

python虚拟环境操作

注意注意注意：
    1）以下均在命令行操作
    2）'-n'又为'--name'，即虚拟环境名称；
    3）'py37'|'py37-bak'为虚拟环境名称，可自行定义
    
- 查看当前存在哪些虚拟环境
conda env list 或 conda info -e

- 创建虚拟环境
conda create -n py37 python=3.7
    
- 激活虚拟环境
conda activate py37
    
- 退出虚拟环境（已在虚拟环境中）
conda deactivate

- 删除虚拟环境
conda remove -n py37 --all
或（-y：表同意删除，减少交互时的输入）
conda remove -n py37 --all -y

- 克隆虚拟环境
conda create -n py37-bak --clone py37

- 创建纯净版的虚拟环境
conda create -n py37 python=3.7 --no-default-packages
    
- 创建虚拟环境到指定路径
conda create --prefix=D:\vpython\py37 python=3.7

- 删除指定路径的虚拟环境
conda remove --prefix=D:\vpython\py37 --all

- 导出与导入虚拟环境
    -）导出虚拟环境到yaml配置文件
    conda env export -n py37 > env.yaml
    -）导入虚拟环境从yaml配置文件
    conda env create -n py37-bak -f env.yaml
    或（不指定-n虚拟环境名称，则默认为yaml配置中的虚拟环境名称）
    conda env create -f env.yaml

conda操作

注意注意注意：以下均在命令行操作

- 查看安装了哪些包
conda list

- 默认安装（在线下载或缓存文件(.../pkgs/)）
conda install pkg-name

- 指定缓存文件(.../pkgs/)安装
conda install --use-local pkg-name

- 更新包
conda update pkg-name
    - 更新conda: conda update conda
    - 更新anaconda集合包: conda update anaconda
    - 更新python: conda update python

- 卸载包
conda uninstall pkg-name

其他配置

添加或修改 pkgs_dirs（安装包缓存目录）和 env_dirs（虚拟环境目录）

配置文件在$HOME/.condarc，如果没有修改默认配置，该文件是不存在的（需要新建添加该文件）

linux配置示例如下：（搜索安装包缓存目录和虚拟环境目录是按配置从上到下的先后顺序查找）

示例配置后则：
- 安装包缓存目录优先在/home/user_name/condapkgs下
- 虚拟环境目录优先在/home/user_name/condaenvs下

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/
  - defaults
show_channel_urls: true
pkgs_dirs:
  - /home/user_name/condapkgs
  - /home/user_name/miniconda3/pkgs
  - /home/user_name/.conda/pkgs                        
envs_dirs:
  - /home/user_name/condaenvs
  - /home/user_name/miniconda3/envs
  - /home/user_name/.conda/envs