Conda入门教程(conda使用教程)
suiw9 2025-01-27 00:16 27 浏览 0 评论
Conda简单介绍
Conda的定位是语言无关的包、依赖和环境管理系统。正如它的文档官网的第一句话写着:
Package, dependency and environment management for any language—Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/ C++, FORTRAN, and more.
不过,目前似乎只有python语言下用得多。
官网地址:https://docs.conda.io/en/latest/
Conda的安装
Conda的安装可以通过Miniconda和Anaconda这两个安装程序实现。它们之间的区别在此链接找到:https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/download.html#anaconda-or-miniconda
我们只希望最小化安装,所以,选择了Miniconda。安装地址:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html 。在下载Miniconda的安装脚本后,执行:
chmod +x Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh
./Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh
然后根据Miniconda的安装程序提示,一路“Yes”下一步即可。
安装效果如下:
最后,将conda的安装路径添加到环境变量中。比如我的是/home/zhaizj/miniconda2/bin/。执行conda list确认安装是否完成:
Conda的概念
Conda package
一个Conda package本质就是一个tarball包或者一个.conda文件。
表中包括文件:
- 系统级别的库
- Python或者其它模块
- 可执行程序或者组件
- info目录下的元数据文件
- 被直接安装的文件集合
以下是一个conda pacage的目录结构:
.
├── bin
│ └── pyflakes
├── info
│ ├── LICENSE.txt
│ ├── files
│ ├── index.json
│ ├── paths.json
│ └── recipe
└── lib
└── python3.5
Conda channels
Conda channel是一个远端地址,用于存放conda package。conda安装包的时候会从默认的channel搜索和下载。当然,我们在安装包时,也可以指定channel:
conda install scipy --channel conda-forge
Conda environments
conda environment是一个目录,它包含了你所安装的conda软件包的特定集合。例如,你可能有一个安装了NumPy 1.7及其依赖项的环境,另一个安装了NumPy 1.6用于传统测试的环境。如果你改变了一个环境,其他环境就不会受到影响。你可以轻松地激活或停用环境,这就是你在它们之间切换的方式。你也可以通过给别人一份你的environment.yaml文件的副本来与他们分享你的环境。
使用Conda
查看conda信息
conda info
包管理
安装包:
conda install [packagename]
搜索包:
conda search [packagename]
列出已经安装的包:
conda list
Channel管理
增加channel
conda config --add channels new_channel
环境管理
创建一个environment:
conda create --name snowflakes
切换environment:
conda activate snowflakes
列表出所有environment:
conda info --envs
管理python版本
以下命令创建了一个snakes evironment,同时指定这个环境下使用python3.9。
conda create --name snakes python=3.9
配置Conda
.condarc文件是一个YAML文件,位于用户目录下。我们在.condarc文件中可以配置channel、代理、环境目录等。除了可以使用文本编辑器编辑它,还可以使用命令行实现:
conda config --add channels conda-forge
通过命令,我们增加了一个channel。也可以设置.condarc文件中某个配置的值,比如:
conda config --set auto_update_conda False
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