conda - 技术栈

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| # *****conda基本使用***** # 1、conda配置管理 # .condarc保存了anaconda的配置信息，该文件存储在~/.condarc 路径中 # 如果没有该文件，可以使用conda config来创建 # 使用conda info 命令查看anaconda配置信息 # 配置项： # channel：下载仓库 # show_channel_urls：搜索是是否显示channel # envs_dirs：保存虚拟环境的路径 # pkgs_dirs：保存依赖包的路径 # channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - defaults show_channel_urls: true envs_dirs: - /home/ppchen/anaconda3/envs pkgs_dirs: - /home/ppchen/anaconda3/pkgs # 2、包管理 # 列出当前环境下所有安装的 conda 包 $ conda list # 列举一个指定环境下的所有包 $ conda list -n env_name # 查询库 $ conda search scrapys # 为当前环境安装库，安装库安装时可以指定版本例如：（scrapy=1.5.0） $ conda install scrapy # 为指定环境安装某个包 $ conda install --name target_env_name package_name # 更新安装的库 $ conda update scrapy # 更新指定环境某个包 $ conda update -n target_env_name package_name # 更新所有包 $ conda update --all # 删除已经安装的库也可用（conda uninstall） $ conda remove scrapy # 删除指定环境某个包 $ conda remove -n target_env_name package_name # 删除没有用的包 $ conda clean -p # 3、虚拟环境管理 # 查看现有的环境 $ conda info --env $ conda env list # 创建环境，后面的python=3.6是指定python的版本 $ conda create --name env_name python=3.6 # 创建包含某些包的环境（也可以加上版本信息） $ conda create --name env_name python=3.7 numpy scrapy # 激活conda source activate # 退出conda source deactivate # 激活某个环境 $ activate env_name # 退出虚拟环境 $ conda deactivate # 关闭某个环境 $ conda deactivate # 复制某个环境 $ conda create --name new_env_name --clone old_env_name # 删除某个环境 $ conda remove --name env_name --all # 删除指定环境下的某个包 $ conda remove --name env_name package_name # 生成需要分享环境的yml文件（需要在虚拟环境中执行 # 注：该方式需要联网，见附件图1：.yaml文件移植过来的环境只是原来环境里用conda install命令安装的包，pip安装的库可能不会移植过来，需要重新安装。 $ conda env export > environment.yml # 别人在自己本地使用yml文件创建虚拟环境 $ conda env create -f environment.yml # 根据已有环境名复制生成新的环境 # 假设已有环境名为A，需要生成的环境名为B $ conda create -n B --clone A # 创建conda源配置文件 $ conda config --show $ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/ $ conda config --set show_channel_urls yes $ vim ~/.condarc (把源加入到配置文件) |

附件

图1

Q&A