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Python基础—conda使用笔记
Python基础—conda使用笔记
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2023-4-22 18:26:03
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Python基础—conda使用笔记
1. 环境配置
由于用conda管理虚拟环境真滴很方便,所以主要使用conda,就不单独去装Python了。
1.1. Miniconda3安装
Miniconda3官网下载地址:
Miniconda
Miniconda3清华镜像下载:
清华镜像-Miniconda
对于Windows系统:Miniconda安装跟正常的软件安装是一样的,这里不做过多描述。
当然,可以参考博客,写得很详细:
python与anaconda安装(先安装了python后安装anaconda,基于python已存在的基础上安装anaconda)——逼死强迫症、超详解
1.2. 配置环境变量
在系统变量—Path中添加Miniconda的相关路径
这里我的Miniconda的安装路径是:D:\DeveloperTools\Miniconda3,所以在Path中添加如下:
D:\DeveloperTools\Miniconda3\Library\bin
D:\DeveloperTools\Miniconda3\Scripts
D:\DeveloperTools\Miniconda3
复制代码
环境变量配置了,就可以在任意位置下使用conda了
1.3. 设置国内镜像源
1.3.1. 方法一:命令行方式
查看anaconda中已经存在的镜像源(channels:通道、渠道、途径)
conda config --show channels
复制代码
如果没有设置过镜像源,则show channels结果显示:defaults(conda默认的通道,即从官网下载包)
添加国内镜像源,这里以清华镜像源为例(永久添加,可删除)
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/
复制代码
值得注意的是:上面设置的两个源的资源路径为:/anaconda/paks/free 和/anaconda/pkgs/main这就限制了只能在这资源路径之下查找我们需要的包。
如果后面需要用到深度学习,TensorFlow、YOLO,PyTorch等,包的来源可能不再自己设置的两个资源路径之下,所以可能找不到。
所以,建议直接多设置几个源,国内常用的镜像源(注:可能镜像源地址有变化,注意甄别)
清华大学镜像源
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
阿里镜像源
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/conda-forge/
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/bioconda/
豆瓣镜像源
http://pypi.douban.com/simple/
Python官方
https://pypi.python.org/simple/
复制代码
删除已添加的指定镜像源,例如:
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
复制代码
恢复为默认的镜像源(即从官网下载包)
conda config --remove-key channels
复制代码
设置搜索时显示通道地址,如果 C:\Users(用户)\username\路径下没有.condarc文件,则需要在cmd命令行执行如下命令
conda config --set show_channel_urls yes
复制代码
查看到Anaconda/Miniconda的所有信息,在channel URLs一栏,可以看到添加的镜像网站
conda info
复制代码
1.3.2. 方法二:修改 .condarc 文件
在C:\Users(用户)\username\路径下的.condarc文件,记录着我们对conda的配置,直接手动创建、编辑该文件是相同的效果。
如果C:\Users(用户)\username\路径下没有.condarc文件,则需要在cmd命令行执行如下命令
conda config --set show_channel_urls yes
复制代码
1.3.3. 补充
后续在Pycharm中使用conda创建一个新环境时,发现上面的源设置有点问题,使用Pycharm总是无法创建,但在conda命令行中创建又可以。
解决,参考文章:https://www.jianshu.com/p/b1e4f33f975a
这里直接给出相关的设置,复制粘贴到.condarc文件中即可
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
复制代码
1.3.4. 设置临时镜像源
有时也可能只需要临时使用某个镜像源下载某个模块,则可以临时指定下载的镜像源
直接指定安装模块时使用的镜像源地址,以opencv为例:
conda install opencv -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
复制代码
2. conda使用
使用前,可以了解什么是虚拟环境?以及如何配置虚拟环境?
可参考文章:
什么是虚拟环境?以及如何配置虚拟环境
2.1. 自定义conda创建虚拟环境的默认路径
由于使用conda创建的虚拟环境,默认是保存在C盘下的,随着后面虚拟环境创建的越多,下载的包越多,则占用的空间越大,所以修改conda创建虚拟环境的默认路径到其他盘。
conda创建虚拟环境的默认路径为 C:\Users\your_username\.conda\envs\
conda安装包的默认路径为 C:\Users\your_username\.conda\pkgs\
若不想占用C盘空间,需要修改 conda 虚拟环境的默认路径 和 安装包的默认路径
复制代码
当然如果你的空间足够大,也可以不用设置。
参考文章:
修改conda默认envs_dirs和pkgs_dirs
2.1.1. 方法一:命令行方式
在Anaconda Prompt 或 cmd 中执行如下命令
注:路径改为你自己想要保存conda虚拟环境的路径
conda config --add envs_dirs D:\DeveloperTools\Miniconda3\envs
conda config --add pkgs_dirs D:\DeveloperTools\Miniconda3\pkgs
复制代码
在Anaconda Prompt 或 cmd 中执行下列语句,查看是否配置成功
conda info #在 envs directories 一栏看到自己设置的虚拟环境路径
# 或
conda config --show #在 envs_dirs 和 pkgs_dirs 栏都可以看到自己设置的虚拟环境路径
复制代码
2.1.2. 方法二:修改.condarc 文件
在C:\Users(用户)\username\路径下的.condarc文件中添加需要存放conda虚拟环境的路径
envs_dirs:
- D:\DeveloperTools\Miniconda3\envs
- D:\DeveloperTools\Miniconda3\pkgs
复制代码
按照方法一中的命令,可查看是否配置成功。
2.1.3. 补充:对于 Windows设置未生效的情况
对于 Windows11或其他Windows版本,有时候即使conda info查看添加的虚拟环境路径已存在,但是当添加一个新的虚拟环境时,还是下载到了默认的C盘的路径下。
解决办法:修改自己用于保存conda虚拟环境的文件夹的权限,以及设置的envs和pkgs文件夹的权限为:
完全控制
envs和pkgs文件夹同理,权限也需要设置为:
完全控制
2.2. conda命令对python虚拟环境管理
查看conda配置的所有虚拟环境,终端中,左边显示的(base)表示安装conda时自带的基础环境
conda env list (或conda info --envs,简写:conda info -e)
# 说明:结果中星号"*"所在行即为当前所在环境
复制代码
创建新的虚拟环境
# conda create --name your_env_name python版本
例如:
conda create --name PyTorch python=3.8
# 安装一个名为PyTorch的Python虚拟环境,Python版本是3.8(不用管是3.8.x,conda会为我们自动寻找3.8.x中的最新版本)
# 在指定文件路径创建
conda create --prefix=C:/ProgramData/Anaconda3/envs/pytorch python=3.8
复制代码
如果创建虚拟环境时没有指定Python的版本,那么默认会安装与Anaconda / Miniconda版本相同的Python版本,即如果安装Anaconda第2版,则会自动安装Python2.x;如果安装Anaconda第3版,则会自动安装Python3.x
使用指定的某个虚拟环境
# conda activate 虚拟环境名称
conda activate PyTorch # 激活名称为 PyTorch 的虚拟环境
复制代码
退出/关闭指定的某个虚拟环境
conda deactivate
复制代码
删除指定的某个虚拟环境
注:不要在所处的当前环境内,删除当前环境!否则可能会出现异常
# conda env remove --name your_env_name
conda env remove --name PyTorch
# 或
# conda remove --name your_env_name --all
conda remove --name PyTorch --all
复制代码
克隆(复制)一份已有的虚拟环境
因为本来没有给虚拟环境重命名的,所以理论上可以用克隆(复制)后再删除原来的环境的方式实现重命名
但不建议这样来重命名,因为修改后会有一些路径上的BUG
# conda create --name new_env_name --clone old_env_name
conda create --name Tensorflow --clone PyTorch
# 复制名为 PyTorch 的虚拟环境 以此用于创建一个新的名为 Tensorflow 的虚拟环境
复制代码
2.3. conda常用命令
注:在不同的虚拟环境中,查询包、安装包、更新包、卸载包都是独立的。
查看包
conda --version #查看系统安装的conda版本
conda list # 查看当前环境下已安装的包
conda list --name your_env_name #查看某个指定环境的已安装包
conda search 库名 #查找package信息
conda search 库名 -info #查看某一个模块的信息,没有该模块则无
复制代码
安装包
conda install package_name #在当前环境中安装包
conda install package_name=version #在当前环境中安装指定版本号的包
# 当使用 conda install 无法进行安装时,可以使用 pip 进行安装
# 对于 .whl 文件,conda命令似乎不能正确安装,还是要用pip命令才行
复制代码
更新包
conda update package_name #更新当前环境中的指定包
# 更新多个指定包,则包名以空格隔开,向后排列。例如:
conda update pandas numpy matplotlib #即更新pandas、numpy、matplotlib包
conda update --all #更新当前虚拟环境中所有的包
# conda将conda、python等都视为package,因此,完全可以使用conda来管理conda和python的版本
conda update conda #更新conda,保持conda最新
conda update anaconda #更新anaconda
conda update python #更新当前虚拟环境下的Python版本,假设当前环境是python 3.8.10,运行后,conda会将python升级为3.8.x系列的当前最新版本
复制代码
卸载包
conda remove package_name #卸载当前虚拟环境中的指定包
复制代码
<blockquote>
到底了
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