conda 导出安装包列表

最新推荐文章于 2025-02-28 09:30:56 发布
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分类专栏： Data Analysis
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anaconda
  • conda 导出安装包列表
conda list -e > condalist.txt
  • 导入
conda install --yes --file condalist.txt
pip/conda导出 requirements.txt 注意事项
刘石头的博客
05-10 3万+
文章目录前言一、pipeg1:pip freezeeg2: pipreqsstep1:安装step2:使用step3:复现二、conda导出导入安装导出 yml 文件方式安装 前言 Python 提供了强大的模块功能，能够方便开发者更加易于进行包的管理。 怎么将当前环境的安装包依赖信息导出呢？ pip/conda提供了生成 requirements.txt 的功能，可以方便开发者在新的环境下进行一步式的依赖项安装。 一、pip 有两种方式： eg1:pip freeze pip freeze >
conda环境导出环境内的包（requirements.txt）
m0_46807718的博客
04-28 8117
生成requirements.txt，pip freeze会将当前环境下所有的安装包都进行生成,再进行安装的时候会全部安装很多没有的包.耗时耗力。跑代码的时候配置环境是一个很麻烦的问题，一个项目可能需要很多包，可以使用pip/conda导出conda虚拟环境中的包。最后生成出来的requirements.txt，可以根据这个文件下载所有依赖。在python项目的根目录下 使用 pipreqs ./导出yml文件方式（推荐）
Conda 常用命令大全（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
2301_79455190的博客
02-28 1677
网络安全产业就像一个江湖，各色人等聚集。相对于欧美国家基础扎实（懂加密、会防护、能挖洞、擅工程）的众多名门正派，我国的人才更多的属于旁门左道（很多白帽子可能会不服气），因此在未来的人才培养和建设上，需要调整结构，鼓励更多的人去做“正向”的、结合“业务”与“数据”、“自动化”的“体系、建设”，才能解人才之渴，真正的为社会全面互联网化提供安全保障。
conda虚拟环境下包的导出及安装
heda3的博客
05-03 1872
介绍的虚拟环境下包导出到列表requirement文件 ，并自动执行安装的方法
如何快速导出conda已经安装的包的list
Kp0fS的草稿纸
10-06 3657
pip list conda list
【python】【conda】【Commands 命令6】【 conda list】列出conda环境中已安装的软件包
wq6qeg88的博客
02-16 1486
输出明确的、机器可读的需求字符串，而不是人类可读的包列表。conda create --file可以使用此输出。一次用于详细输出，两次用于INFO日志记录，三次用于DEBUG日志记录，四次用于TRACE日志记录。覆盖conda config --show show_channel_urls给出的值。用URL显式列出所有已安装的conda包（conda create --file可能会使用输出）。仅搜索全名，即，^$. --full-name NAME与regex '^NAME $'相同。
conda packages list
zmjames2000 Just record
09-27 462
conda packages list conda install numpy conda install pandas conda install matplotlib conda install tqdm conda install tensorflow-gpu scikit-learn conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 co...
利用conda批量安装包
hhxxss_xd的博客
06-30 6318
利用conda批量安装包 今天做事碰到这么一个需求：我用的IDE是Spyder，包管理工具是conda，并且我已经在电脑A上把代码调通了，需要迁移到新电脑B上运行，怎么样快速配置好环境呢？ 这里采用的解决方案是共享环境。具体做法如下： 第一步，电脑A上保存当前的环境。此处的envName自行替换成相应的虚拟环境名，envName.yaml可随意命名。 conda activate envName conda env export > envName.yaml 第二步，将envName.yaml复制到
Conda虚拟环境的导出与迁移
AI悦创·编程私教1v1
07-25 2378
你好，我是悦创。欢迎关注公众号：AI悦创Conda 是一个强大的包管理和环境管理系统，它允许用户在隔离的环境中安装、运行和更新软件包和其依赖。这一特性使得 conda 成为科学计算、数据分析和机器学习领域广泛使用的工具。本文将介绍如何导出 Conda 虚拟环境的依赖库，并在另一台电脑上重建该环境。
高级 Conda 使用：环境导出、共享与优化
秋元的博客
02-12 1162
但对于开发者来说，如何更好地管理环境、导出环境配置、共享环境，以及如何优化 Conda 的使用效率，才是提高工作效率的关键。为了优化环境并减少环境中的冗余包，创建一个“最小化环境”是一个不错的选择。通过导出环境配置文件，可以将环境中的所有包及其版本记录下来，方便在其他机器上创建相同的环境。随着时间的推移，环境中可能会有一些不再需要的包，它们会占用系统资源并增加环境的复杂性。你可以将单个包的环境导出，并生成一个新的。即可在他们的机器上创建与原环境相同的 Conda 环境，确保所有开发人员使用相同的库版本。
python_Anaconda虚拟环境导出以及重现(2)
2401_84569545的博客
05-16 582
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。④　Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）修改上面类似代码的第一行路径！
conda/pip导出安装库目录
盏茶AI
10-09 693
导出库目录： pip freeze > requirements.txt conda list -e > requirements.txt 安装库目录： pip install -r requirements.txt conda install --yes --file requirements.txt
linux环境下，导出conda和pip的安装包和对应版本
weixin_44151034的博客
11-27 966
的文件，其中包含所有包及其版本信息。文件中的信息安装相应的包及其版本。如果是当前激活的环境，可以省略。
利用pip、conda命令导出当前环境的所有依赖包，安装在新的环境中
qq_37946279的博客
10-16 1607
【代码】利用pip、conda命令导出当前环境的所有依赖包，安装在新的环境中。
anaconda的虚拟环境中查看已经安装好的包
wzg2016的博客
02-18 6656
方法1： pip list 方法2： conda list 参考：Anaconda中如何查看已经安装的包_墨门-优快云博客_conda查看已安装的包
pip和conda批量导出、安装包
John's Blogs
02-13 4815
pip [1] 利用pip将当前Python环境中已安装的所有包的包名和版本信息，输出重定向到指定文件中。(通常可以保存到requirements.txt文件中) #输出已经安装的所有包的包名和版本信息 pip freeze #将上述结果输出重定向到requirements.txt文件中保存 pip freeze > requirements.txt [2] 批量安装requireme...
Anaconda查看自己目前安装的包
热门推荐
weixin_50040016的博客
04-10 1万+
第一步：打开Anaconda Prompt 后，进入python环境，然后进行查询。本文解决如何查看Anaconda中目前安装的包，如何查看特定的某个包的版本。第一步：打开Anaconda Prompt。一、查看所有的已经安装好的包。二、查看某一个特定的包版本。第二步：查看numpy的版本。即可查看目前所安装的所有包。第二步：pip list。（以numpy为例）
python在conda环境下查看、安装库包
weixin_57975581的博客
09-03 8707
python查看安装库包
Anaconda如何导出虚拟环境所有包的列表
thompson的博客
06-12 2924
粘贴至markdown文件, 加个表头即可.先打开anaconda prompt, 输入。如果想以表格的形式呈现, 则对文件进行以下处理。, 将列表以txt文件的形式保存至指定路径.进入到虚拟环境, 输入。
conda 安装包
最新发布
03-09
### 如何使用 Conda 安装包 Conda 是一个开放源码的软件包管理和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。以下是关于如何使用 Conda 进行包管理的具体方法。 #### 配置国内镜像加速下载速度 为了提高安装效率并减少网络问题带来的困扰，在中国地区可以配置清华等国内镜像作为默认下载源： ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ ``` 此命令会将 Tsinghua 的免费仓库加入到 channel 列表中[^3]。 #### 单个包的安装 对于单个包的安装可以直接通过 `conda install` 命令完成。例如要安装 NumPy 库，则执行如下指令： ```bash conda install numpy ``` 如果遇到特定版本需求或者希望从某个特殊渠道获取包时，可以在后面加上 `-c` 参数指定额外的频道地址。比如安装 Pandas Alive 可视化库： ```bash conda install -c conda-forge pandas_alive ``` 这里指定了来自 conda-forge 社区维护的一个分支来提供该扩展功能[^5]。 #### 批量处理多包或整个环境 当面对大量依赖项或是想要复制现有工作空间至另一台机器上时，可以通过导出当前环境中已有的全部组件列表形成文本文件再读取的方式实现快速部署： 保存现有的所有包信息到名为 requirements.txt 文件里： ```bash conda list -e > requirements.txt ``` 之后便能在其他地方利用这份清单重建相同的运行条件： ```bash conda install --yes --file requirements.txt ``` 这种方式不仅简化了重复劳动还确保了一致性[^2]。 #### 解决常见错误提示 有时可能会碰到类似于"Solving environment: failed"这样的报错情况，这通常是因为某些复杂环境下求解冲突所致。此时建议尝试更换为 pip 工具来进行相同名称模块的引入；另外也可以考虑更新 conda 自身版本以获得更好的兼容性和性能优化支持[^1]。
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