软件介绍

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。conda分为anaconda和miniconda。

Anaconda

Anaconda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等180多个科学包及其依赖项。 Anaconda因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
Miniconda

Miniconda是Anaconda的一个精简版（或者叫轻量级替代）。Anaconda安装包里面带了大部分科学计算用的软件包还有ide，所以安装包很大，但是这些玩意儿并不是所有用户都用的到。而且很多用户装完Anaconda之后，还是要联网安装一些自己需要的，Anaconda安装包里面没有的软件。所以就不如直接安装Miniconda，里面有python和conda（全功能的conda，跟Anaconda里面的是一样的，这个不是精简的），然后根据自己需要定制安装软件。

软件下载

注意： 配置环境变量 - C:\Users\Frank\Miniconda3\Scripts和C:\Users\Frank\Miniconda3

换国内源

.condarc是Anaconda的配置文件，是一种可选的（optional）运行期配置文件，其默认情况下是不存在的，但当用户第一次运行 conda config命令时，将会在用户的家目录创建该文件该文件之后再修改。

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

查看源：conda config --show-sources

加官方源

添加频道

conda config --add channels bioconda
conda config --add channels conda-forge
conda config --set show_channel_urls yes #显示安装的频道

查看已经添加的channels: conda config --get channels

基本操作

进入虚拟环境管理界面：WIN+R -> 输入cmd回车 -> 输入activate回车 -> 入miniconda自带的base环境
查看conda信息 - conda info
创建虚拟环境 - conda create -n flasky python=3.7
查看所有的环境 - conda env list
切换虚拟环境 - conda activate flasky
查看该环境已安装的包 - conda list
查找第三方包 - conda search requests
安装第三方包 - conda install requests 或者 pip install requests

使用 conda 安装指定版本包，既可以使用类似 pip 的 ==，也可以直接使用=，例如：conda install scrapy=1.5.0
卸载第三方包 - conda remove requests 或者 pip uninstall requests
更新第三方包 - conda update requests
退出虚拟环境 - conda deactivate
删除虚拟环境 - conda-env remove -n flasky -y

指定目录创建虚拟环境

conda create -p /workspace/project/statistics/venv python=3.6
source activate /workspace/project/statistics/venv # 进入
source deactivate /workspace/project/statistics # 退出

导出/导入包

# 导出已有环境：
conda env_name export > environment.yaml

# 环境会被保存在 environment.yaml文件中。
# 当我们想再次创建该环境，或根据别人提供的.yaml文件复现环境时，可以：
conda env_name create -f environment.yaml

本文地址：https://blog.csdn.net/hu_zhe_kan/article/details/107441072

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conda包管理工具

2020年07月20日 | 移动技术网IT编程 | 我要评论