文章目录
- [Conda 概述](#Conda 概述)
- [Conda 常用命令](#Conda 常用命令)
- [搭建一个机器学习的 Python 环境](#搭建一个机器学习的 Python 环境)
Conda 概述
Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统，由 Anaconda, Inc. 开发。它最初是为了支持 Python 的科学计算而创建的，但现在也可以用于其他编程语言。 Conda 提供了以下功能：
- 包管理：
Conda可以安装、升级、卸载软件包，并自动处理依赖关系。 - 环境管理：
Conda可以创建、管理和切换虚拟环境，以便在不同的项目中使用不同的软件包版本。 - 平台无关性：
Conda支持多种操作系统，包括Windows、macOS和Linux。 - 开源：
Conda是开源的，任何人都可以贡献代码或提出改进意见。
Conda 使用 YAML 文件来描述环境和软件包的配置信息，这使得环境的管理和重用变得更加容易。此外，Conda 还提供了命令行工具，可以通过终端或命令提示符界面进行操作。 总的来说，Conda 是一个强大的工具，可以帮助开发者更轻松地管理和维护软件包和环境。
Conda 常用命令
Conda 文档地址：Conda Documentation --- conda-docs documentation
Conda 自身管理
查看 Conda 版本
bash
conda --version
# or
conda -V更新 Conda
sh
conda update conda清理索引缓存
sh
conda clean -i添加镜像源
以阿里云镜像源为例
sh
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/下面给出一些常用的镜像源
sh
# 阿里云镜像源
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch/
# 清华镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/cloud/pytorch/
# 腾讯云镜像源
conda config --add channels https://mirrors.cloud.tencent.com/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.cloud.tencent.com/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.cloud.tencent.com/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.cloud.tencent.com/anaconda/cloud/msys2/设置搜索时显示通道地址
sh
conda config --set show_channel_urls yes查看镜像源
python
conda config --show channels删除镜像源
sh
conda config --remove channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
# 删除全部镜像源
conda config --remove-key channels环境管理
创建虚拟环境
创建 python 版本为 3.9、名字为 env_name 的虚拟环境。
sh
conda create -n env_name python=3.9创建后，env_name 文件可以在 $Anaconda_HOME/envs 文件下找到。在不指定 python 版本时，自动创建最新 python 版本的虚拟环境.
删除虚拟环境
删除虚拟环境和其中所有的包：
sh
conda remove --name env_name --all只删除虚拟环境中的某个或者某些包：
sh
conda remove --name env_name package_name查看所有虚拟环境
在当前虚拟环境后会有一个 *
sh
conda info --envs
# or
conda env list复制虚拟环境
已有环境 ML，将其复制到环境 JW 上
sh
conda create -n JW --clone ML激活虚拟环境
sh
conda activate env_name关闭虚拟环境
sh
conda deactivate env_name导入、导出环境
sh
conda env export > environment.yml # 导出环境
conda env create -f environment.yml # 导入环境包管理
虚拟环境下安装扩展包
在 env_name 虚拟环境下安装 package_name 包
sh
conda activate env_name
conda install package_name搜索、删除、更新安装包
sh
conda search package_name
conda update package_name
conda uninstall package_name搭建一个机器学习的 Python 环境
创建虚拟环境 ML
创建 python 版本为 3.8、名字为 ML 的虚拟环境。
sh
conda create -n ML python=3.8激活 ML
sh
conda activate ML查看虚拟环境中的包
可以看到有一些基础的包
sh
conda list
安装所需扩展库
在使用 conda 进行安装时，加上参数 -y 可以自动确认安装过程，无需手动确认每一步。这使得安装过程更加简洁和方便。
1）spyder：集成开发环境。
sh
conda install -y spyder通常来说不需要再额外安装 numpy 了。因为 spyder 中已经预装了 numpy，保险起见下面都装了
2）numpy：处理数据，进行科学计算的基础软件包。
sh
conda install -y numpy3）pandas：用于数据分析的库，提供了高性能的数据结构和数据分析工具。
sh
conda install -y pandas4）scipy：基于 NumPy 的科学计算库，提供了许多数学、统计学和工程学功能。
sh
conda install -y scipy5）matplotlib：数据可视化。
sh
conda install -y matplotlib6）scikit-learn：是一个基于 NumPy，SciPy 和 matplotlib 构建的开源机器学习模块，提供了各种监督和无监督学习算法。
sh
conda install -y scikit-learn7）PyTorch：使用 GPU 和 CPU 优化的深度学习张量库
sh
conda install -y PyTorch8）jieba：中文分词工具。
sh
conda install -c conda-forge -y jieba9）爬虫：requests、lxml、beautifulsoup、scrapy 等。
sh
conda install -y requests lxml beautifulsoup4 scrapy selenium