Python | Conda常用命令

一、介绍

1、Anaconda工具

        Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的开源软件包管理器和环境管理器。它包含了许多流行的数据科学工具和库，如Python、Jupyter Notebook、numpy、pandas、scikit-learn等，可以帮助用户轻松地管理和安装这些工具和库。Anaconda还提供了一个名为Conda的包管理工具，可以帮助用户创建和管理不同的环境，以便在不同项目中使用不同的库和工具。Anaconda是数据科学领域中非常流行的工具，被广泛应用于数据分析、机器学习和科学计算等领域。

2、Conda工具

        Conda是一个开源的包管理系统和环境管理系统，用于简化软件包的安装、管理和部署。Conda最初是为了解决Python包的依赖关系问题而开发的，但现在已经扩展到支持其他编程语言和工具。Conda可以帮助用户创建和管理多个独立的环境，每个环境可以包含不同版本的软件包，从而避免不同项目之间的冲突。Conda还可以轻松地安装、更新、删除和搜索软件包，使用户可以方便地管理他们的开发环境。Conda通常与Anaconda一起使用，但也可以作为独立的工具来安装和管理软件包。Conda是数据科学和机器学习领域中非常流行的工具之一。

二、Conda自身管理

1、查看Conda版本

conda --version

2、查看Conda环境配置

conda config --show

3、查看Conda镜像

# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
# 查看镜像
conda config --show channels

4、设置Conda清华镜像

# 设置清华镜像
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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
# 设置bioconda
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels conda-forge
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

5、删除Conda镜像

# 例如删除镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

6、更新Conda

conda update conda

7、更新Anaconda

conda update Anaconda

8、查询Conda命令帮助文档

conda create --help

三、环境管理

注：创建、查看、激活、删除、克隆、重命名等环境操作都在Base环境下进行

1、创建虚拟环境

# 创建一个Python版本为3.8、名字为env_name的虚拟环境的命令如下：
conda create -n env_name python=3.8

2、创建虚拟环境并安装一些必要的包

# 不建议，简化每一条命令在绝大多数时候是明智的（一个例外是需要反复执行的脚本）
conda create -n env_name numpy matplotlib python=3.8

3、查看虚拟环境

# 三种方式均可
conda env list
conda info -e
conda info --envs

4、激活虚拟环境

conda activate env_name

5、退出虚拟环境

# 两种方式均可
conda activate
conda deactivate

6、删除虚拟环境

# 删除指定虚拟环境及其所有安装的包
conda remove --name env_name --all# 只删除虚拟环境中的某个或者某些包
conda remove --name env_name  package_name

7、克隆虚拟环境

conda create --name new_env_name --clone old_env_name

8、重命名虚拟环境

# 首先克隆需要重命名的虚拟环境
conda create --name new_name --clone old_name# 将旧有的虚拟环境彻底删除
conda remove --name old_name --all

9、导出虚拟环境

# 获得环境中的所有配置
conda env export --name myenv > myenv.yml# 重新还原环境
conda env create -f  myenv.yml

四、包管理

注：查询、安装、更新、卸载等包操作可以在指定虚拟环境下进行

1、查询当前环境下包的安装情况

conda list

2、查询当前环境是否安装某个包

conda list package_name

3、安装包

# 安装包
conda install package_name# 安装某个特定版本的包，例如安装0.5.3版本的numpy包：
conda install numpy=0.5.3# 安装包并指定channel，例如从conda_forge而不是从缺省通道安装某个包：
conda install package_name -c conda_forge

4、更新包

conda update numpy

5、卸载包

# 同时卸载依赖于该包的所有其它包
conda uninstall package_name# 不卸载依赖于该包的所有其它包（不建议）
conda uninstall package_name --force

6、清理Anaconda缓存

# 删除没有用的包 --packages
conda clean -p# 删除tar打包 --tarballs
conda clean -t      # 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)
conda clean -y -all 

五、 Python版本管理

1、查看Python版本

python --version

2、变更Python到指定版本

conda install python=3.5

2、更新Python到最新版本

conda update python