conda基础命令

conda的一些常用命令

1. 创建虚拟环境

conda create -n env_name python=3.8  #第一个下载的包为pandas，其包含numpy

2. 查看有哪些虚拟环境

conda env list

3. 激活与退出虚拟环境

conda activate env_name
conda deactivate

4. 删除虚拟环境并卸载所有安装包

conda remove --name env_name --all

5. 查看当前环境安装的所有包或具体某个包

conda list
conda list pkgname 
conda list ^py #列出所有含有py字母的包

6. conda安装和卸载包

conda install package_name
conda install numpy=0.20.3  #安装某个特定版本的包，安装特定版本的python也是用这个命令
conda update python  #将某个包更新到它的最新版本
conda install pkgname -c conda_forge  #指定从哪个channel进行安装，而不是从缺省通道

conda uninstall pkgname

7. 清理annconda缓存

conda clean -p      # 删除没有用的包 --packages
conda clean -t      # 删除tar打包 --tarballs
conda clean -y -all # 删除所有的安装包及cache(索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包)

8. 回滚环境版本，环境重置

conda list --revisions  #列出所有版本
conda install --revision [revision number]  #conda install --revision 0 回滚到最初版本

9. 导出与移植环境

#获得环境 myenv（激活该环境后可省略） 中的所有配置
conda env export --name myenv > myenv.yml
#重新还原环境
conda env create -f myenv.yml

pip常用命令

所有命令之前最好加上python -m，以使用该虚拟环境中的pip

1. 显示包的路径

pip show --files package_name #查看指定包的详细信息，包括版本号、安装路径、文件中有什么文件等

2. 安装和更新对应的包

pip install  package_name==version  #安装特定版本的包
pip install --upgrade package_name  #更新格式与conda不一致

3. 查看使用pip安装的包

pip list

创建新环境(添加mamba)并添加入内核

第一种方法

1. 创建虚拟环境

conda create -n env_name python=3.8

2. 配置mamba，加速conda的包下载

conda install mamba -c conda-forge

3. 进入该环境

conda activate env_name

4. 安装ipykernel（这里使用conda install会失败）使用python -m是为了使用该虚拟环境的pip，而不是base中的pip）

python -m pip install ipykernel

使用python -m是为了使用该虚拟环境的pip，而不是base中的pip，进行更好的环境隔离，虽然好像没什么区别

5. 为jupyter添加内核（kernelname为创建的文件夹名，showname为在Jupyter notebook展示的内核名）

python -m ipykernel install --user --name=python38 --display-name python38

6. 查看jupyter中有哪些内核

jupyter kernelspec list

7. 删除某些内核

jupyter kernelspec remove kernelname

第二种方法

第二种方法更加普适，能够在jupyter中使用所有conda的虚拟环境，但是只能在特定的环境中启动jupyter notebook才行

1.创建虚拟环境

conda create -n jpy python=3.8  #python版本必须小于3.9

2.安装nb_conda包

conda install nb_conda  #nb_conda是一个关于jupyter相关的包

3.进入该环境并且启动jupyter

conda activate jpy
jupyter notebook  #每次想用conda的虚拟环境都只能从这个环境中启动jupyter

删除pip和conda同时安装过的包

在一个新的虚拟环境中最好仅仅使用pip或者仅仅使用conda进行包管理，否则容易造成环境混乱。但有时conda下载库中并没有这个包，或者报错就可以使用pip进行安装。

使用pip安装的包的位置如下：

可以使用pip show pkgname查找某个使用pip安装的包，但无法找到conda安装的包

D:py/anaconda3/envs/current_env/python3.x/lib/site-packages

使用conda安装的包的位置如下：

D:py/anaconda3/pkgs

对于既通过pip安装，也通过numpy安装过的包，可以先通过conda list和pip list初步判断哪些包的版本不一致

想要更进一步详细的知道哪些包下载过两个不同的版本，可以进入D:py/anaconda3/envs/current_env/python3.x/lib/site-packages中查找，同样的包名有两个版本，而后回到prompt选择一个卸载掉，或者直接删除该文件夹