Anaconda base环境使用指南

Anaconda base环境使用指南

$Anaconda的base环境是默认创建的环境，包含了Anaconda核心工具和基础包，因此base环境不能删除。base环境不应用于个人项目，而是用于创建和管理其他环境。$

管理base环境

1. 默认情况下base环境在打开终端时会自动激活，我们可以通过更改auto_activate_base配置关闭自动激活。

conda config --set auto_activate_base false

2. 手动激活及退出base环境

conda activate base
conda deactivate

3. 隐藏base提示符

conda config --set changeps1 false

创建并管理其他环境

1. 创建新环境时为每个项目创建独立的环境，避免依赖冲突。

conda create --name myenv python=3.12

2. 激活环境

conda activate myenv

3. 查看当前所有的环境

conda env list

4. 虽然不建议在base环境中进行项目开发，但是可以安装一些全局工具，比如conda-build等。

base环境默认的安装包

1. 核心工具

• conda：Anaconda 的包管理工具，用于安装、更新和管理包和环境。
• python：Python 解释器，通常是 Anaconda 安装时指定的版本。
• pip：Python 的包管理工具，用于安装和管理 Python 包。
• setuptools：Python 的构建工具，用于安装和分发 Python 包。
• wheel：用于构建和分发 Python 包的工具。

2. 数据科学和分析工具

• numpy：用于数值计算的库。
• scipy：用于科学计算的库，包括数值积分、优化、统计等。
• pandas：用于数据分析和操作的库。
• matplotlib：用于数据可视化的库。
• seaborn：基于 Matplotlib 的高级可视化库。
• jupyter：用于交互式计算和数据科学的工具，包括 Jupyter * Notebook 和 JupyterLab。
• ipykernel：用于在 Jupyter Notebook 中运行 Python 代码的内核。
• notebook：Jupyter Notebook 的核心包。

3. 其他常用工具

• spyder：一个集成开发环境（IDE），用于科学计算和数据分析。
• anaconda：Anaconda 的核心包，包含一些管理和配置工具。
• anaconda-client：用于与 Anaconda Cloud 交互的工具。
• conda-build：用于构建和打包 Conda 包的工具。
• conda-verify：用于验证 Conda 包完整性的工具。
• tkinter：Python 的标准 GUI 工具包。
• xlrd：用于读取 Excel 文件的库。
• xlwt：用于写入 Excel 文件的库。
• openpyxl：用于读写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的库。
• requests：用于发送 HTTP 请求的库。
• beautifulsoup4：用于解析 HTML 和 XML 文档的库。
• scikit-learn：用于机器学习的库。
• scikit-image：用于图像处理的库。
• statsmodels：用于统计建模和数据分析的库。
• sympy：用于符号数学的库。
• cryptography：用于加密和解密的库。
• pyopenssl：用于提供 SSL/TLS 功能的库。

4. 系统工具

• bzip2：用于压缩和解压缩文件的工具。
• xz：用于压缩和解压缩文件的工具。
• zlib：用于压缩和解压缩数据的库。
• sqlite：轻量级的嵌入式数据库。
• openssl：用于加密和安全通信的库。
• libffi：用于调用 C 库的库。
• libpng：用于处理 PNG 图像的库。
• freetype：用于渲染字体的库。
• jpeg：用于处理 JPEG 图像的库。
• giflib：用于处理 GIF 图像的库。

5. 其他工具

• conda-env：用于管理 Conda 环境的工具。
• conda-package-handling：用于处理 Conda 包的工具。
• pycosat：用于解决布尔可满足性问题的库。
• pycparser：用于解析 C 代码的库。
• pysocks：用于支持 SOCKS 代理的库。
• pyyaml：用于解析 YAML 文件的库。
• ruamel.yaml：用于解析 YAML 文件的库（替代 pyyaml）。
• six：用于兼容 Python 2 和 Python 3 的库。
• tqdm：用于显示进度条的库。

查看已安装的包

1. 查看base环境中已安装的包，查看特定环境的包需要先激活对应的环境。

conda list

2. 查看包的来源

conda list --show-channel-urls

3. 查看包的依赖关系

conda info package_name

基于现有环境复制新环境

1. 查看已有环境

conda env list

2. 复制环境

# new_env_name：新环境名称， existing_env_name：已有的环境名称
conda create --name new_env_name --clone existing_env_name

3. 激活新环境查看包含的包与原环境是否一致
4. 可以清理不必要的包

conda uninstall package_name

5. 我们可以把环境配置导出为YAML文件，用于在其他机器上创建相同的环境

conda env export --name myenv_clone > myenv_clone.yaml
conda env create --file myenv_clone.yaml