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标题: conda相关操纵 [打印本页]

作者: 自由的羽毛 时间: 2025-1-9 10:48
标题: conda相关操纵
conda 是一个开源的包管理和情况管理工具，重要用于 Python 和数据科学范畴。它可以帮助用户安装、更新、删除和管理软件包，同时支持创建和管理假造情况。以下是关于 conda 的所有常见操纵：

1. 安装 Conda

Conda 通常通过安装 Anaconda 或 Miniconda 来获取。

Anaconda：包含大量预安装的科学计算包。
Miniconda：仅包含 Conda 和 Python，适合需要自定义情况的用户。

下载并安装后，可以通过以下下令检查是否安装成功：

conda --version

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2. 配置 Conda

修改 Conda 镜像源

默认情况下，Conda 从官方源下载包，速度可能较慢。可以配置国内镜像源（如清华源）加速下载。

# 添加清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
# 恢复默认源
conda config --remove-key channels

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检察 Conda 配置

conda config --show

复制代码

修改配置文件

Conda 的配置文件通常位于 ~/.condarc，可以直接编辑该文件。

3. 情况管理

Conda 的焦点功能之一是管理假造情况。
创建新情况

# 创建名为 myenv 的环境，并指定 Python 版本
conda create --name myenv python=3.9

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激活情况

conda activate myenv

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退出情况

conda deactivate

复制代码

列出所有情况

conda env list

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删除情况

conda remove --name myenv --all

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克隆情况

conda create --name newenv --clone oldenv

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导出情况

# 导出环境到 YAML 文件
conda env export > environment.yml

复制代码

从 YAML 文件创建情况

conda env create -f environment.yml

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4. 包管理

Conda 可以安装、更新、删除和管理软件包。
安装包

# 安装单个包
conda install numpy
# 安装指定版本的包
conda install numpy=1.21
# 安装多个包
conda install numpy pandas matplotlib

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更新包

# 更新单个包
conda update numpy
# 更新所有包
conda update --all

复制代码

删除包

conda remove numpy

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搜索包

conda search numpy

复制代码

列出已安装的包

conda list

复制代码

安装 PyPI 包

如果 Conda 仓库中没有某个包，可以使用 pip 安装：

pip install package_name

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5. Conda 的整理操纵

整理未使用的包和缓存

conda clean --all

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删除索引缓存

conda clean --index-cache

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6. Conda 的更新

更新 Conda

conda update conda

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更新 Anaconda

conda update anaconda

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7. Conda 的情况共享

导出情况

conda env export > environment.yml

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从 YAML 文件创建情况

conda env create -f environment.yml

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8. Conda 的高级功能

安装特定版本的 Python

conda install python=3.8

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安装特定版本的包

conda install numpy=1.19

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安装指定构建版本的包

conda install numpy=1.19
.2=py38h1234567_0

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检察包的历史操纵

conda list
--revisions

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回滚到特定版本

conda install --revision 2

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9. Conda 的多平台支持

Conda 支持跨平台（Windows、macOS、Linux），下令基本雷同。

10. Conda 的常见问题

情况激活失败

在 Windows 上，确保使用 conda activate 而不是 source activate。
如果激活失败，可以尝试初始化 Conda：
1. conda init
复制代码

包冲突

如果安装包时出现冲突，可以尝试创建一个新的情况，或者使用 --freeze-installed 选项：
1. conda install numpy --freeze-installed
复制代码

整理缓存

如果 Conda 运行缓慢，可以整理缓存：

conda clean --all

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11. Conda 的替换工具

Mamba：Conda 的快速替换品，兼容 Conda 下令，速度更快。
1. conda install mamba -n base -c conda-forge
复制代码
使用 Mamba：
1. mamba install numpy
复制代码

12. Conda 的扩展功能

安装 Jupyter Notebook

conda install jupyter

复制代码

安装 JupyterLab

conda install jupyter
lab

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安装 Spyder IDE

conda install spyder

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13. Conda 的常用下令总结

下令阐明conda --version
检察 Conda 版本conda update conda
更新 Condaconda create --name myenv创建新情况conda activate myenv
激活情况conda deactivate
退出情况conda env list
列出所有情况conda remove --name myenv --all
删除情况conda install numpy安装包conda update numpy更新包conda remove numpy
删除包conda list
列出已安装的包conda search numpy
搜索包conda clean --all

整理未使用的包和缓存conda env export > environment.yml
导出情况配置conda env create -f environment.yml

从 YAML 文件创建情况

14. Conda 的常见问题排查

情况无法激活

确保 Conda 已正确安装。
运行 conda init
并重新启动终端。

包安装失败

检查网络毗连。
尝试更换镜像源。
确保情况中的 Python 版本与包兼容。

Conda 下令未找到

确保 Conda 已正确安装并添加到系统 PATH。
在 Windows 上，尝试使用 Anaconda Prompt。

15. Conda 的最佳实践

为每个项目创建独立的情况，避免包冲突。
使用 environment.yml 文件共享情况，确保情况同等性。
定期更新 Conda 和包，以获取最新功能和安全修复。
使用 Mamba 加速包安装，特别是在处理大型情况时。

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