Anconda常用命令

1、Anconda虚拟环境介绍及其有点

虚拟环境是一种工具,可以让您在同一台计算机上创建多个独立的Python环境,每个环境可以 拥有自己的Python解释器版本、包和依赖项。使用虚拟环境有以下几个优点:

1)隔离项目环境:

在开发中,不同的项目可能需要不同版本的Python或不同的第三方库。通过使用虚拟

环境,您可以为每个项目创建一个独立的环境,确保项目之间的依赖关系互不干扰,

避免包冲突问题。

2)管理依赖项:

虚拟环境允许您在每个项目中定义特定的依赖项和包版本,而不会影响系统中全局的

Python环境。这样可以更轻松地管理项目的依赖关系,确保项目在任何环境下都能正

常运行。

3)方便分享和部署:

通过将虚拟环境配置文件(如requirements.txt)包含在项目中,您可以轻松地共享项

目并确保其他人可以在相同的环境下运行代码。此外,虚拟环境也方便在不同计算机

之间部署项目,保证环境一致性。

4)实验和学习:

通过在虚拟环境中尝试不同的库和工具,可以更轻松地学习和实验Python编程。如果

出现问题,可以轻松地清除虚拟环境并重新开始,而不影响其他项目或系统环境。

Anconda 命令窗口

2、Anconda 常用命令

1)conda info: 查看Anconda 详细信息

2)conda --version 或 conda -V: 查看Anconda版本信息

3)conda info --envs 或 conda env list :查看已有的虚拟环境

4)创建虚拟环境

I)conda create -n env_test python=3.11 -y

env_test: 虚拟环境名称

python=3.11:指定虚拟环境所使用的python版本

-y:自动确认

II)conda create -p D:\env_test\ python=3.11 -y

创建指定目录下的虚拟地址,通过 -p 或 --prefix 指定虚拟环境的地址,

如:conda create -p E:\python2022\env_pytorch python=3.11 -y

5)激活或切换虚拟环境

conda activate "虚拟环境名称" 或 "虚拟环境地址"

激活指定的虚拟环境后 Anconda Prompt 终端会显示完整的路径名称,如下图所示:

6)退出虚拟环境

进入指定的虚拟环境之后,执行命令 "conda deactivate" 来退出当前的虚拟环境

7)删除虚拟环境

conda remove -n env_test --all -y :删除指定的虚拟环境

-n :指定要删除虚拟环境的名称(默认目录下的虚拟环境)

-all : 删除虚拟环境的所有数据

-y:自动删除,不再提示

8)为Anconda配置镜像地址

I)conda config --show :查看 Anconda 的配置

II)conda config --show-sources :查看当前使用的通道

III)conda config --add channels "镜像地址" : 通过命令添加镜像

V)conda config --remove channels "镜像地址" :通过命令删除通道

VI)conda config --remove-key channels :恢复默认源

常用的镜像地址如下:

清华镜像 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

北京外国语镜像https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main

阿里巴巴镜像 http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main

豆瓣镜像 http://pypi.douban.com/simple/

中科大镜像 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

注意:通过命令添加镜像一般只适合临时使用,不推荐长期使用,因为命令行方式可能会挤掉

默认的镜像,一般建议在用户目录下创建文件 ".condarc",在.condarc 文件中添加镜像,

如下所示:

9

9)在Anconda虚拟环境中安装指定依赖包

以安装pytorch为例来看下虚拟环境镜像依赖的安装

I)激活虚拟环境,如:conda activate E:\python2022\env_pytorch

II)conda install numpy pillow -y :先用 conda 安装一些基础的纯 Python 包

III)使用 pip 安装 CUDA 12.6 版本的 PyTorch(强制走清华镜像加速),命令如下:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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