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整理Python中常用的conda命令操作

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1 conda介紹

conda是一個python的包管理器,用來管理、安裝、更新python的包和相關的依賴。另外,conda可以為特定任務創建獨立的環境,每個環境中可以只安裝需要用到的包和依賴,還可以將環境導出成yml文件,然后別人可以通過你導出的yml文件可以創建一樣的環境。

1.1 查看版本

conda -V
#或
conda info

1.2 更新到當前版本

conda update conda

1.3 查看某個命令幫助文檔

conda [command] --help

例如conda create --help

2 環境 (environment)

每個環境相當于一個獨立的文件目錄,目錄下是已經安裝了的包。切換到哪個環境,conda就會把包安裝在哪個環境的目錄下。默認的環境為base

2. 1 查看所有環境

conda info --envs

2.2 創建環境

#創建一個名為ENVNAME的環境
conda create --name ENVNAME

#創建一個名為ENVNAME的環境,并在該環境下包含某個版本的python
conda create --name ENVNAME python=3.9

#創建環境的同時,安裝某個包
conda create --name ENVNAME python=3.9 PKG1 PKG2

--name也可以寫作-n

例如conda create --name zyy創建了一個名為zyy的環境。通過命令conda list --name zyy查看zyy環境下有哪些包,可以發現此時該環境是空的,沒有任何包。

2.3 激活和關閉環境

#激活ENVNAME環境
conda activate ENVNAME
#關閉退出當前環境
conda deactivate

2.4 查看某個環境下安裝的包

#當前環境的包
conda list
#名為ENVNAME的環境的包
conda list --name ENVNAME
#或
conda list -n ENVNAME

2.5 刪除環境

conda remove --name ENVNAME --all

2.6 導出環境到yml文件

#將ENVIRONMENT環境導出到env.yml文件中(包括所有安裝的包以及依賴)
conda env export --name ENVIRONMENT > env.yml
#或
conda env export -n ENVIRONMENT > env.yml

#將ENVIRONMENT環境導出到env.yml文件中(不包括附帶安裝的依賴)
conda env export --from-history	 --name ENVIRONMENT > env.yml

2.7 根據yml文件創建環境

conda env create --file envname.yml
#或
conda env create -f envname.yml

2.8 環境變量設置

有時候在某個環境下需要設置環境變量。

查看當前的環境變量:conda env config vars list

設置環境變量:conda env config vars set my_var=value

取消環境變量:conda env config vars unset my_var

3 安裝和卸載包

#在目前所在環境下安裝名為PKG的包
conda install PKG

#在目前所在環境下安裝某個版本的包
conda install PKG=3.1.4

#安裝PKG包到指定環境ENVIRONMENT
conda install PKG --name ENVIRONMENT
#或
conda install PKG -n ENVIRONMENT

#從名字為CHANNEL的源中安裝名字為PKG包
conda install PKG --channel CHANNEL

#從當前環境卸載某個包
conda uninstall PKG

#卸載指定環境中的某個包
conda uninstall PKG --name ENVIRONMENT

4 源 (channel)

conda的channel就是各個python包所在的遠程地址,中文常常稱作"源"。python的包存放在某個channel中,然后每個人在安裝某個package的時候,此package便通過網絡從遠程的channel下載到本地然后安裝到當前的環境(environment)中。

默認channel是 https://repo.anaconda.com/pkgs/,可能會收費。而conda-forge是免費的。

4.1 查看channel:

conda config --show

輸入上述命令后,可以在命令行看到下列結果,發現只有兩個channels,一個是conda-forge,一個是defaults。可以看到default_channels來源有兩個:https://repo.anaconda.com/pkgs/main和https://repo.anaconda.com/pkgs/r

命令conda config --show除了顯示channels之外,還會顯示別的配置,如果只需要查看channels及其優先級,可以用

conda config --get channels

4.2 添加channel:

#在channel list最上面添加channel,使其優先級最高
conda config --prepend channels CHANNEL
#或
conda config --add channels CHANNEL

#在channel list最下方添加channel,使其優先級最低
conda config --append channels CHANNEL

添加北外鏡像的源:

conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
#Conda Forge
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
#pytorch
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

添加之后,再看看有沒有添加成功,conda config --get channels

除了defaults和conda-forge,還多了四個我們剛剛添加的源,說明添加成功。

4.3 刪除channel

conda config --remove channels CHANNEL

例如,剛剛添加了北外鏡像的源,現在我們來刪掉:

conda config --remove channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --remove channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --remove channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --remove channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

再次查看當前的channels, conda config --get channels

5 一個完整示例

查看channel

conda config --get channels

添加北外的源:

conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

查看現在的channel

查看當前系統有多少個環境

conda env list

顯示:

表明現在只有一個base環境。

創建新環境zyy,并且同時安裝python3.9, matplotlib, numpy, netcdf4

conda create --name zyy python=3.9 matplotlib numpy netcdf4

Proceed ([y]/n)?輸入 y繼續。然后開始安裝包和相關的依賴。

最后顯示:

表明環境創建成功。

然后切換到zyy環境:

conda activate zyy

切換環境后,發現前面括號中的內容已經由(base)變為(zyy)。

然后查看系統中存在哪些環境:

conda env list

接著導出當前環境

conda env export --name zyy --from-history my_env.yml

my_env.yml內容如下:

接下來我們看如何從已有的yml文件中導入環境。

conda env create --file my_env.yml

顯示這個錯誤: CondaValueError: prefix already exists: /home/yyzhong/anaconda3/envs/zyy

因為zyy環境已經存在了。為此,我們可以先把my_env.yml第一行中的zyy改稱zyy2。然后

conda env create --file my_env.yml

然后通過

conda env list

可以看到,現在存在3個環境了。

到此這篇關于整理Python中常用的conda命令行操作的文章就介紹到這了,更多相關conda命令行常用操作內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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