Conda python管理环境environments 二从入门到精通

Conda系列：

1. 指定环境environment的位置

可以通过提供路径来控制 conda 环境所在的位置复制到目标目录。例如以下命令将在子目录中创建一个新环境 envs 为当前工作目录称：

bash 复制代码

conda create --prefix ./envs jupyterlab=3.2 matplotlib=3.5 numpy=1.21

然后，使用前缀激活使用前缀创建的环境用于激活按名称创建的环境的命令：

bash 复制代码

conda activate ./envs

指定项目目录的子目录的路径，当创建环境具有以下好处：

它可以很容易地判断您的项目是否使用隔离环境通过将环境作为子目录包含在内。
它使您的项目更加独立，包括所需的软件包含在单个项目目录中。

在子目录是，然后你可以对所有你的环境。如果您将所有环境都保留在 envs文件夹中，您必须为每个环境指定不同的名称。

放置 conda 环境时需要注意一些事项在默认文件夹envs之外。

Conda 无法再找到带有--name该标志的环境。您通常需要将标志--prefix与 environment 的完整路径来查找环境。
在创建 conda 环境时指定安装路径使命令提示符现在以活动状态为前缀环境的绝对路径，而不是环境的名称。

使用前缀激活环境后，您的提示将类似于以下内容：

bash 复制代码

(/absolute/path/to/envs) $

这可能会导致前缀过长：

bash 复制代码

(/Users/USER_NAME/research/data-science/PROJECT_NAME/envs) $

若要在 shell 提示符中删除此长前缀，请修改env_prompt 在.condarc文件中设置：

bash 复制代码

conda config --set env_prompt '({name})'

如果您已经有一个文件.condarc，这将编辑您的文件.condarc 或者，如果没有，请创建一个文件。

现在，您的命令提示符将显示活动环境的通用名称，即环境根文件夹的名称：

bash 复制代码

$ cd project-directory
$ conda activate ./env
(env) project-directory $

2. 更新环境environment

出于各种原因，您可能需要更新环境。例如，可能的情况是：

您的一个核心依赖项刚刚发布了一个新版本（依赖项版本号更新）。
您需要一个额外的数据包来进行数据分析（添加新的依赖项）。
您已经找到了更好的软件包，不再需要旧的包（添加新依赖项并删除旧依赖项）。

如果发生其中任何一种情况，您需要做的就是更新您的文件environment.yml，然后运行以下命令命令：

bash 复制代码

conda env update --file environment.yml --prune

Note注意

该选项--prune会导致 conda 删除任何依赖项环境不再需要的。

3. Cloning an environment克隆环境

使用终端执行以下步骤：

您可以通过创建克隆来创建环境的精确副本其中：

bash 复制代码

conda create --name myclone --clone myenv

Note注意

替换myclone为新环境的名称。替换myenv为现有环境的名称。

要验证副本是否已制作，请执行以下操作：

bash 复制代码

conda info --envs

在显示的环境列表中，您应该会看到源环境和新副本。

4. 构建相同的 conda 环境

您可以使用显式规范文件来构建相同的 conda 环境位于同一操作系统平台上，或者在同一台机器或另一台机器上。

使用终端执行以下步骤：

运行conda list --explicit以生成规范列表，例如：

bash 复制代码

# This file may be used to create an environment using:
# $ conda create --name <env> --file <this file>
# platform: osx-64
@EXPLICIT
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/mkl-11.3.3-0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/numpy-1.11.1-py35_0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/openssl-1.0.2h-1.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/pip-8.1.2-py35_0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/python-3.5.2-0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/readline-6.2-2.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/setuptools-25.1.6-py35_0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/sqlite-3.13.0-0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/tk-8.5.18-0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/wheel-0.29.0-py35_0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/xz-5.2.2-0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/zlib-1.2.8-3.tar.bz2

将此packages列表创建为当前工作中的文件目录中，运行：

bash 复制代码

conda list --explicit > spec-file.txt

Note注意

您可以用作spec-file.txt文件名或替换它带有您选择的文件名。

显式规范文件通常不是跨平台的，并且因此在顶部有一个注释，例如# platform: osx-64 显示创建它的平台。这个平台是已知此规范文件可以工作的地方。在其他平台上，指定的包可能不可用或依赖项对于中已有的某些关键包，可能缺少规范。

要使用 spec 文件在同一台机器或另一台机器：

bash 复制代码

conda create --name myenv --file spec-file.txt

要使用 spec 文件将其列出的软件包安装到现有环境：

bash 复制代码

conda install --name myenv --file spec-file.txt

Conda 在安装时不检查体系结构或依赖项从规范文件。为确保软件包正常工作，确保文件是从工作环境创建的，并在相同的架构、操作系统和平台，例如 Linux-64 或 OSX-64。

参考

https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html

Conda python管理环境environments 二 从入门到精通

1. 指定环境environment的位置

2. 更新环境environment

3. Cloning an environment克隆环境

4. 构建相同的 conda 环境

参考

Conda python管理环境environments 二从入门到精通