Conda使用指南

Conda使用指南

Python渐渐成为最流行的编程语言之一,在数据分析、机器学习和深度学习等方向Python语言更是主流。Python的版本比较多,并且它的库也非常广泛,同时库和库之间存在很多依赖关系,所以在库的安装和版本的管理上很麻烦。Conda是一个管理版本和Python环境的工具,它使用起来非常容易。

首先你需要安装Anconda软件,点击链接download。选择对应的系统和版本类型。

Conda的环境管理

创建环境

# 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.5(不用管是3.5.x,conda会为我们自动寻找3.5.x中的最新版本)
conda create --name py35 python=3.5

激活环境

# 安装好后,使用activate激活某个环境
activate py35 # for Windows
source activate py35 # for Linux & Mac
(py35) user@user-XPS-8920:~$
 # 激活后,会发现terminal输入的地方多了py35的字样,实际上,此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除,再把3.4对应的命令加入PATH

(py35) user@user-XPS-8920:~$ python --version
Python 3.5.5 :: Anaconda, Inc.
# 可以得到`Python 3.5.5 :: Anaconda, Inc.`,即系统已经切换到了3.5的环境

返回主环境

# 如果想返回默认的python 2.7环境,运行
deactivate py35 # for Windows
source deactivate py35 # for Linux & Mac

删除环境

# 删除一个已有的环境
conda remove --name py35 --all

查看系统中的所有环境

用户安装的不同Python环境会放在~/anaconda/envs目录下。查看当前系统中已经安装了哪些环境,使用conda info -e

user@user-XPS-8920:~$ conda info -e
# conda environments:
#
base                  *  /home/user/anaconda2
caffe                    /home/user/anaconda2/envs/caffe
py35                    /home/user/anaconda2/envs/py35
tf                       /home/user/anaconda2/envs/tf

Conda的包管理

安装库

为当前环境安装库

# numpy
conda install numpy
# conda会从从远程搜索numpy的相关信息和依赖项目

查看已经安装的库

# 查看已经安装的packages
conda list
# 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包,可以显示出通过各种方式安装的包

查看某个环境的已安装包

# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n py35

搜索package的信息

# 查找package信息
conda search numpy
Loading channels: done
# Name                  Version           Build  Channel             
numpy                     1.5.1          py26_1  pkgs/free           

...

numpy                    1.15.1  py37hec00662_0  anaconda/pkgs/main  
numpy                    1.15.1  py37hec00662_0  pkgs/main

安装package到指定的环境

# 安装package
conda install -n py35 numpy
# 如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境
# 也可以通过-c指定通过某个channel安装

更新package

# 更新package
conda update -n py35 numpy

删除package

# 删除package
conda remove -n py35 numpy

更新conda

# 更新conda,保持conda最新
conda update conda

更新anaconda

# 更新anaconda
conda update anaconda
 ```
### 更新Python

更新python

conda update python

假设当前环境是python 3.5, conda会将python升级为3.5.x系列的当前最新版本

设置国内镜像

因为http://Anaconda.org的服务器在国外,所有有些库下载缓慢,可以使用清华Anaconda镜像源。 网站地址: 清华大学开源软件镜像站

Anaconda 

镜像 Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。 TUNA还提供了Anaconda仓库的镜像,运行以下命令:

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/ 
conda config --set show_channel_urls yes

即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

运行 conda install numpy 测试一下吧。

Miniconda 镜像

Miniconda 是一个 Anaconda 的轻量级替代,默认只包含了 python 和 conda,但是可以通过 pip 和 conda 来安装所需要的包。

Miniconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 下载。

### Conda 安装指南 Conda 是一个开源的软件包管理和环境管理系统,适用于多种编程语言。以下是关于如何下载并安装 Conda 的详细说明。 #### 下载 Conda 可以从官方文档页面获取最新版本的 Miniconda 或 Anaconda。Miniconda 提供了一个轻量级的选择来安装 Conda 工具及其依赖项[^2]。 访问以下链接以下载适合操作系统的安装程序: [https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/download.html](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/download.html) #### 安装过程 对于 Linux 和 macOS 用户,可以通过终端运行脚本来完成安装;Windows 用户则可以双击图形化界面文件进行设置。具体步骤如下: - **Linux/macOS**: 使用命令行执行 bash 脚本。 ```bash bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` - **Windows**: 启动 `.exe` 文件,并按照提示逐步配置路径和其他选项。 完成后建议初始化 shell 配置以便于后续调用 `conda` 命令: ```bash conda init ``` #### 创建虚拟环境与管理工具链 一旦成功部署好基础框架之后,就可以利用它创建独立的工作空间以及引入所需的库资源了。比如,在 Python 开发场景下建立名为 "pcl" 的专属区域并加载必要的科学计算组件 numpy[^3]: ```bash conda create -n pcl python=3.6 conda activate pcl pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install numpy ``` 以上即为完整的 conda 安装指导流程及相关扩展应用实例介绍。
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