python conda 基本操作

本文详细介绍了conda和pip的基本操作,包括安装、环境管理、依赖安装等。提供了Windows和Linux下的环境配置方法,并介绍了如何利用镜像加速资源下载。

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conda安装及使用

Anaconda 安装地址:(适用于正常使用时)
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
Miniconda 安装地址:(更加轻量)
https://docs.anaconda.com/free/miniconda/

win 环境变量:(系统变量path)
F:\Anaconda3
F:\Anaconda3\Library\bin
F:\Anaconda3\Scripts

Linux 环境变量:(.bashrc)
export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"

conda创建虚拟环境:(envs是一个别名,自己取一个)
conda create -n envs python=3.8
创建完成后目录文件夹会生成在,conda的安装目录envs下边
进入虚拟环境:activate envs
退出虚拟环境:deactivate
删除虚拟环境:conda remove -n envs --all
linux进入拟环境:source activate envs

加速镜像

pip:
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

conda:
# 编辑C:\Users\Administrator\.condarc 文件,将以下内容替换,或没有的话直接创建
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
#  - defaults
ssl_verify: true
show_channel_urls: true

pytorch:(快到20MB/S)
pip install torch==2.3.0+cu121 torchvision==0.18.0+cu121 torchaudio==2.3.0+cu121 -f https://mirror.sjtu.edu.cn/pytorch-wheels/torch_stable.html

pip 基础命令使用

使用pip安装包:pip install package_name
使用pip批量安装依赖:pip install -r Requirements.txt
在安装主包时,不安装任何子依赖包:pip install --no-deps package_name

模型下载

pip install huggingface_hub
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

下载单个文件:(https://huggingface.co/Lykon/dreamshaper-xl-lightning/blob/main/DreamShaperXL_Lightning.safetensors)
huggingface-cli download Lykon/dreamshaper-xl-lightning DreamShaperXL_Lightning.safetensors --local-dir /root/DreamShaperXL_Lightning.safetensors

下载整个仓库:(https://huggingface.co/uwg/upscaler)
huggingface-cli download uwg/upscaler --local-dir ./

下载数据集:(https://huggingface.co/datasets/Gourieff/ReActor)
huggingface-cli download --repo-type dataset Gourieff/ReActor  --local-dir ./

civitai.com下载:
wget https://g.blfrp.cn/civitai.com/api/download/models/192916 --content-disposition

pip虚拟环境

pip创建虚拟环境:   # 先关掉杀毒软件,建议使用Anaconda创建虚拟环境
教程:https://www.cnblogs.com/shyern/p/11284127.html
1.安装虚拟环境python包:pip install virtualenv
2.到想要创建虚拟环境的路径下,运行cmd,输入virtualenv envs  (envs为自定义名称)
3.本目录下会生成一个envs文件夹,打开envs文件夹,再打开Scripts文件夹,将activate.bat文件,改为envs和envs.bat(envs为自定义名称),再打开系统变量-path将E:\qian\Scripts添加进去,然后在任意位置打开cmd输入envs,就可以进入创建的虚拟环境
4.输入deactivate,退出虚拟环境
5.若想删除虚拟环境:直接将主文件夹删除即可
如果遇到Cannot uninstall 'filelock'.。。。错误 执行pip install --ignore-installed  filelock,然后再次执行pip install virtualenv命令

argparse配置文件函数

argparse配置文件函数 (基础函数https://docs.python.org/zh-cn/3/library/argparse.html)
开头第一个‘--函数名’,调用的函数名
nargs='*' 设置零个或多个	nargs=' '+' 设置一个或多个		nargs='?' 设置零个或一个
default = ‘填写传入的值’
help = ‘这个选项的帮助信息’

注意!!! 如果有action=DictAction,函数,那么传入的值应该为dist(字典)格式
例如:		"jsonfile_prefix=data/panda_data/panda_patches_results"
应该填写为:{'jsonfile_prefix':'data/panda_data/panda_patches_results'}

注意!!!如果nargs='*',必须要传值时,必须传入多个值
例如:'weights=output/model_final.pdparams'
应该填写为:['weights=output/model_final.pdparams']

注意!!!如果default 未设置,那么默认为False

### 如何使用 Conda 创建 Python 虚拟环境 Conda 是一个强大的包管理和环境管理系统,能够帮助用户创建隔离的虚拟环境以满足不同项目的依赖需求。以下是关于如何使用 Conda 创建 Python 虚拟环境的具体说明。 #### 1. 激活 Conda 环境 在开始创建虚拟环境之前,需要确保 Conda 已正确安装并激活。默认情况下,Conda 的基础环境为 `base`。可以通过以下命令激活 Conda 环境: ```bash conda activate ``` 这一步会切换到 Conda 的基础环境,准备进行后续操作[^1]。 #### 2. 创建虚拟环境 使用以下命令创建一个新的虚拟环境,并指定所需的 Python 版本(例如 Python 3.9): ```bash conda create -n myenv python=3.9 ``` 上述命令中,`myenv` 是新环境的名称,可以替换为任何自定义名称;`python=3.9` 表示该环境中将安装 Python 3.9。如果未指定 Python 版本,则会使用系统默认版本[^1]。 #### 3. 激活新建的虚拟环境 创建完成后,通过以下命令激活新创建的虚拟环境: ```bash conda activate myenv ``` 激活后,命令行提示符前会显示环境名称(如 `(myenv)`),表明当前正在使用该虚拟环境。 #### 4. 添加镜像源以加速包下载 为了提高包下载速度,可以添加国内镜像源地址。例如,清华大学开源软件镜像是一个常用选择。执行以下命令添加镜像源: ```bash conda config --add channels https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 此步骤有助于避免因网络问题导致的下载失败或速度过慢的情况[^2]。 #### 5. 安装所需包 在激活的虚拟环境中,可以使用以下命令安装所需的 Python 包: ```bash conda install package_name ``` 或者使用 `pip` 安装非 Conda 仓库中的包: ```bash pip install package_name ``` #### 6. 列出所有虚拟环境 若需要查看当前系统中已创建的所有虚拟环境,可以运行以下命令: ```bash conda env list ``` 输出结果会列出所有环境及其路径。 #### 7. 删除虚拟环境 如果不再需要某个虚拟环境,可以通过以下命令删除: ```bash conda remove -n myenv --all ``` 上述命令会彻底移除名为 `myenv` 的虚拟环境及其相关文件。 ### 示例代码 以下是一个完整的流程示例: ```bash # 创建虚拟环境 conda create -n myenv python=3.9 # 激活虚拟环境 conda activate myenv # 添加镜像源 conda config --add channels https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 安装包 conda install numpy # 列出所有环境 conda env list # 删除环境 conda remove -n myenv --all ```
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