清理 Anaconda 的 pkgs

最新推荐文章于 2025-05-13 21:32:47 发布
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本文介绍了Anaconda中的condaclean命令，包括`condaclean-p`和`condaclean-t`，这两个命令简化了对所有包的搜索和环境管理，提升开发者的效率。
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conda clean 命令是对所有anaconda下的包进行搜索，不用再进入其他环境重复操作。
conda clean -p
conda clean -t

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Anaconda 中 pkgs 文件
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在anaconda中,最安全的安装和升级命令是conda install XXX,而python中是pip,但在anaconda下依然可以使用pip。在conda的设计中,目录'pkgs'是下载、存放缓存,以及提取下载的conda包的地方。有的时候可以预先下载好一些包，放到pkgs里面，再运行conda install 安装包的指令，安装时间就会少了。它有一个非常关键的作用:我们在构建一些envs的时候,对一些包的依赖会通过硬盘链接链接到pkgs目录,这样虚拟环境。当然是可以清理pkgs的。
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1、pkgs文件用途 在anaconda中，最安全的安装和升级命令是conda install XXX，而python中是pip，但在anaconda下依然可以使用pip升级，这样一些依赖可能会因为更新后的版本过高出现异常。 在conda的设计中，目录'pkgs'是下载、存放缓存，以及提取下载的conda包的地方。同时，anaconda一起携带的包也会放在这里。 它有一个非常关键的作用：我们在构建一些envs的时候，对一些包的依赖会通过硬盘链接链接到pkgs目录，这样虚拟环境生成的速度大大加快，占用空
anaconda清理pkgs
01-16
### 如何清理 Anaconda pkgs 文件夹中未使用的包 为了有效管理和释放磁盘空间，可以采取多种方法来清理 `pkgs` 文件夹中的冗余包。具体措施如下： #### 使用 Conda 自带工具进行清理 Conda 提供了几种内置命令...
清理Anaconda/pkgs
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要清理Anaconda/pkgs，可以使用以下命令： ``` conda clean --all ``` 这将删除所有未使用的软件包和缓存。如果您只想删除未使用的软件包，可以使用以下命令： ``` conda clean --packages ``` 请注意，这将不会...
asttokens 2.0.5 pyhd3eb1b0_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main backcall 0.2.0 pyhd3eb1b0_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main blas 1.0 mkl https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main brotli-python 1.0.9 py39h5da7b33_9 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main ca-certificates 2025.2.25 haa95532_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main certifi 2025.1.31 pyhd8ed1ab_0 conda-forge charset-normalizer 3.3.2 pyhd3eb1b0_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main cloudpickle 3.0.0 py39haa95532_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main colorama 0.4.6 py39haa95532_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main comm 0.2.1 py39haa95532_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main cpuonly 2.0 0 pytorch debugpy 1.8.11 py39h5da7b33_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main decorator 5.1.1 pyhd3eb1b0_0 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https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main mkl_fft 1.3.11 py39h827c3e9_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main mkl_random 1.2.8 py39hc64d2fc_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main mpc 1.3.1 h827c3e9_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main mpfr 4.2.1 h56c3642_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main mpmath 1.3.0 py39haa95532_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main nest-asyncio 1.6.0 py39haa95532_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main networkx 3.2.1 py39haa95532_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main numpy 2.0.1 py39h055cbcc_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main numpy-base 2.0.1 py39h65a83cf_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main openjpeg 2.5.2 hae555c5_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main openssl 3.4.1 ha4e3fda_0 conda-forge packaging 24.2 py39haa95532_0 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只是删除后，后续你需要创建虚拟环境的时候或者在虚拟环境下pip安装第三方库的时候，会从网络去下载，没法直接从本地直接拿现成的包去安装而已。现在网速这么快，而且如果网络上的包也是经常更新的。所以这个目录可以完全删掉，都没有所谓的。可以只留几个python的安装包即可。其实里面是conda安装第三方包的时候保存在本地的下载文件，大部分是可以删除的。pkgs这个目录占用了6GB的硬盘空间。
一篇文章教你清理 Anaconda 的 pkgs
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今天咱们要聊的这个操作，看似简单实则暗藏玄机（新手必看）！经常有小伙伴在删除虚拟环境时踩坑，要么残留文件占空间，要么误删系统环境导致项目崩溃。别慌，看完这篇保姆级教程，保证你成为环境管理大师！最后给各位提个醒（敲黑板）：环境管理就像整理房间，定期清理很重要，但千万别手滑删了base环境！这个命令会把环境及其所有依赖包连根拔起，适合彻底清理测试环境。：必须确保没有其他环境依赖该目录！（图片示意：命令行操作界面）：命令删除失败时的备用方案。：90%的常规删除需求。：自动清理环境关联文件。
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