Conda命令整理 - 技术栈

Conda 是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于 Python 开发中。除了基本的包和环境管理功能外，Conda 还提供了许多高级用法和技巧，帮助用户更高效地管理和维护 Python 环境。

1. 管理 Conda 本身

命令	描述	示例
`conda --version`	查看 Conda 版本	`conda --version`
`conda update conda`	更新 Conda	`conda update conda`
`conda config --show`	查看 Conda 配置	`conda config --show`

2. 管理环境

命令	描述	示例
`conda env list`	列出所有环境	`conda env list`
`conda create -n <env_name>`	创建新环境	`conda create -n myenv`
`conda activate <env_name>`	激活环境	`conda activate myenv`
`conda deactivate`	退出当前环境	`conda deactivate`
`conda remove -n <env_name> --all`	删除环境	`conda remove -n myenv --all`

3. 包管理

命令	描述	示例
`conda list`	列出当前环境中的包	`conda list`
`conda install <package_name>`	安装包	`conda install numpy`
`conda install <package_name>=<version>`	安装指定版本的包	`conda install numpy=1.21.0`
`conda update <package_name>`	更新包	`conda update numpy`
`conda remove <package_name>`	卸载包	`conda remove numpy`

4. 环境导出与创建

命令	描述	示例
`conda env export > environment.yml`	导出环境配置	`conda env export > environment.yml`
`conda env create -f environment.yml`	从文件创建环境	`conda env create -f environment.yml`

5. 设置镜像源

命令	描述	示例
`conda config --add channels <channel_url>`	添加镜像源	`conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/`
`conda config --set show_channel_urls yes`	显示通道 URL	`conda config --set show_channel_urls yes`

6. 清理缓存

命令	描述	示例
`conda clean -p`	清理未使用的包缓存	`conda clean -p`
`conda clean -t`	清理 tar 包缓存	`conda clean -t`
`conda clean -y --all`	清理所有缓存	`conda clean -y --all`

7. 高级用法和技巧

环境克隆 ：当你已经配置好了一个复杂的环境，不想在新项目中重新配置时，可以使用环境克隆功能。假设你有一个名为 source_env 的环境，想要克隆到一个新的环境 new_env，可以使用以下命令：
bash 复制代码
```
conda create --name new_env --clone source_env
```
这将创建一个与 source_env 完全相同的新环境 new_env。
导出和导入环境：你可以将一个环境的配置信息导出到一个 YAML 文件中，以便在其他机器上或者在未来重新创建这个环境。导出环境的命令如下：
bash 复制代码
```
conda env export > environment.yml
```
要导入这个环境，可以使用以下命令：
bash 复制代码
```
conda env create -f environment.yml
```
这对于在不同机器之间共享环境配置非常有用。
管理多个渠道：Conda 默认使用 Anaconda 渠道来获取软件包，但有时候你可能需要从其他渠道获取特定的软件包。你可以添加新的渠道，例如：
bash 复制代码
```
conda config --add channels conda-forge
```
可以查看当前配置的渠道：
bash 复制代码
```
conda config --show channels
```
并且可以删除不需要的渠道：
bash 复制代码
```
conda config --remove channels conda-forge
```
使用 Conda-Build 构建软件包：如果你需要创建自己的 Conda 软件包，可以使用 Conda-Build 工具。请按照以下步骤操作：

安装 conda-build 工具 ：首先，确保已安装 conda-build。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装：
bash 复制代码
```
conda install conda-build
```
创建构建配方（Recipe）：在一个目录中创建构建配方，通常包含以下文件：
- meta.yaml：描述包的元数据，如名称、版本、依赖关系等。
- build.sh：用于 Unix 系统的构建脚本，包含构建和安装指令。
- bld.bat：用于 Windows 系统的构建脚本，包含构建和安装指令。
例如，meta.yaml 文件的内容可能如下：
yaml 复制代码
```
package:
  name: mypackage
  version: 0.1

source:
  path: ./path_to_source

build:
  number: 0

requirements:
  build:
    - python
    - setuptools
  run:
    - python
    - numpy

test:
  commands:
    - python -c "import mypackage"

about:
  home: https://github.com/username/mypackage
  license: MIT
  summary: 'A brief description of my package'
```
在 build.sh 中，通常包含以下内容：
bash 复制代码
```
#!/bin/bash

$PYTHON setup.py install --single-version-externally-managed --record=record.txt
```
请根据实际情况调整上述文件内容。
构建软件包：在包含上述构建配方的目录中，运行以下命令进行构建：
bash 复制代码
```
conda build .
```
构建成功后，生成的 .tar.bz2 包文件将位于 conda-bld 目录下。
安装构建的软件包：可以使用以下命令在本地安装构建的软件包：
bash 复制代码
```
conda install --use-local mypackage
```
这将从本地构建的包中安装 mypackage。
上传软件包到 Anaconda Cloud：如果希望将构建的软件包上传到 Anaconda Cloud，以便他人使用，可以使用以下命令：
bash 复制代码
```
anaconda upload /path/to/conda-bld/osx-64/mypackage-0.1-py38_0.tar.bz2
```
请将 /path/to/conda-bld/osx-64/mypackage-0.1-py38_0.tar.bz2 替换为实际的包文件路径。