Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,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。

基础操作
查询 conda 版本
conda --version
更新 conda
conda update conda
查看conda环境详细信息
conda info
虚拟环境管理
查看当前有哪些虚拟环境
conda env list
或者使用如下命令:
conda info --envs
创建一个新的虚拟环境
conda create --name jupyter_venv python=3.8
其中,通过 -n或--name 来自定义的环境名称,如:jupyter_venv;同时,指定Python的版本。
激活虚拟环境
conda activate jupyter_venv
退出当前虚拟环境
conda deactivate
删除某个虚拟环境
conda remove -n your_env_name --all 其中,
-n与--name等价,表示虚拟环境名
复制某个虚拟环境
conda create --name new_env_name --clone old_env_name
分享/备份一个虚拟环境
一个分享环境的快速方法就是给他一个你的环境的.yml文件。
首先激活要分享的环境,在当前工作目录下生成一个environment.yml文件。
conda env export > environment.yml
对方拿到environment.yml文件后,将该文件放在工作目录下,可以通过以下命令从该文件创建环境即可。
conda env create -f environment.yml
包管理
安装包
conda install [package] (如:
conda install numpy)
指定包版本:
conda install xlrd=1.2.0 (注意是单等于号)
也可以使用pip install安装:
pip install xlrd==1.2.0 (注意是双等于号)
# 批量安装 requirements.txt 文件中包含的组件依赖
conda install --yes --file requirements.txt
批量导出依赖包
批量导出包含环境中所有依赖包到requirements.txt文件。
conda list -e > requirements.txt
删除当前环境中的某个包
conda remove [package]
注意:这里并非conda uninstall,只有在pip指令下才有pip uninstal。
升级当前环境中的某个包
conda update [package]
升级所有包:
conda update --all
搜索包
conda search [package]
删除没有用的安装包
Conda 安装的包都在目录Anaconda/pkgs下。随着使用,conda 安装的包也越来越多;有时候会出现以下不好的情况:
- 有些包安装之后,从来没有使用过;
- 一些安装包的tar包也保留在了计算机中;
- 由于依赖或者环境等原因,某些包的不同版本重复安装。
上面的这些情况使得anaconda显得更加冗余,并且浪费储存;对于这些情况可以使用conda clean 净化Anaconda。
conda clean -p
或者
conda clean --packages
删除tar包
conda clean -t
或者
conda clean --tarballs
删除所有的安装包及cache
删除索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包。
conda clean -y --all
镜像源管理
查看镜像源
conda config --show channels
添加镜像源
如:添加清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
配置安装包时显示安装来源
conda config --set show_channel_urls yes
上面的设置表示从channel中安装包时显示channel的url,这样就可以知道包的安装来源了。
清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引
conda clean -i
切换回默认源
conda config --remove-key channels
移除某个镜像源
如:移除清华源
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
临时指定安装某个包使用的镜像源
pip install [package] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
或者
pip install [package] -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
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4.工具包、面试题和源码
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