Python 虚拟环境安装使用（Anaconda 完备实操版）

1. 安装

安装 anaconda（包罗 python 和 pip 等，支持创建及管理多个 python 虚拟环境）
注：miniconda 大概也可以，但是没用过，优先 anaconda
1.1 linux

1.1.1 ubuntu

Mac、Windows 及其他 Linux 体系类似
注：一样寻常不使用 root 用户，使用其他非 root 用户（方便使用 homebrew 等）
Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64(example)

1. # 下载安装包
2. # 最新版官网: https://www.anaconda.com/download/success
3. # 清华源下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A
4. # 如果官方下载速度不给力，可以从清华源下载（另外记得做好安装包的管理/归档，或者安装完成之后及时删除）
5. wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
7. # 安装
8. bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
9. # 注: 最后有一个是否 conda init，优先输入`yes`，这样后面 conda 的使用更方便（开始安装后不要回车，不然就默认`no`了）
11. # 更新系统环境变量
12. # ~/.bashrc 在不同系统下，可能在 ~/.zshrc、~/.profile、~/.bash_profile、~/.bash_login、~/.profile 等文件中
13. source ~/.bashrc
15. # 确认是否安装成功，打印"conda xx.x.x"就成功了（或者看前面是否出现了"(base)"，没有的话重启/新开终端）
16. conda -V

复制代码

1. # 手动 conda init（如果安装的时候没有 conda init，可以手动 conda init）
2. conda init
3. source ~/.bashrc

复制代码

2. 使用

配置 conda 和 pip 的国内镜像源后，通过 conda 来管理 python 虚拟环境，通过 pip 来安装第三方 python 库（也可以通过 conda 来安装）
注：python 虚拟环境的管理也可以通过 virtualenvwrapper 等其他工具
2.1 set mirror

2.1.1 conda

set

1. # Windows下执行（其他系统跳过）
2. conda config --set show_channel_urls yes
4. # 新建/更新conda配置文件
5. vim ~/.condarc
7. # 内容如下

复制代码

1. channels:
2.   - defaults
3. show_channel_urls: true
4. default_channels:
5.   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
6.   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
7.   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
8. custom_channels:
9.   conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
10.   msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
11.   bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
12.   menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
13.   pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
14.   pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
15.   simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

复制代码

2.1.2 pip

list

1. # pip源列表，此处只是记录人工整理镜像源，不涉及任何操作（下面配置镜像源的时候，从这里手动拷贝一个/多个过去）
3. 官方：https://pypi.org/simple
4. 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
5. 百度：https://mirror.baidu.com/pypi/simple/
6. 阿里：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
7. 豆瓣：https://pypi.douban.com/simple/
8. 中科大：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
9. ...

复制代码

set

1. # 临时使用
2. # schema
3. pip install [package] -i [url]
4. # example
5. pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
7. # 长期设置（推荐）
8. # schema
9. pip config set global.index-url [url]
10. # example
11. pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
13. 注：也可以通过 pip config set global.extra-index-url "<url1> <url2> ..." 配置多个镜像源

复制代码

2.2 create env

1. # 创建虚拟环境
2. # schema
3. conda create -n env_name python=xxx
4. # example
5. conda create -n test python=3.10

复制代码

2.3 activate env

1. # 激活虚拟环境
2. # schema
3. conda activate env_name
4. # example
5. conda activate test

复制代码

2.4 install package

实行完这一步，基本python环境已经搭建好了

1. # 通过pip安装第三方python库
3. # 直接安装指定包（一个/多个）
4. # schema
5. pip install xxx1 xxx2
6. # example
7. pip install numpy pandas
9. # 通过requirements.txt安装多个包
10. pip install -r requirements.txt

复制代码

2.5 remove package

这里开始，按需使用

1. # 删除某个第三方python库（应该同理可以批量删除）
2. # schema
3. pip uninstall xxx
4. # example
5. pip uninstall numpy

复制代码

2.6 freeze package

1. # 生成当前python环境的requirements.txt（一般手动维护requirements.txt）
2. pip freeze > requirements.txt

复制代码

2.7 list env

1. # 查看当前所有虚拟环境
2. conda env list

复制代码

2.8 remove env

1. # 删除错误/弃用的虚拟环境
2. # schema
3. conda remove -n env_name --all
4. # example
5. conda remove -n test --all

复制代码

2.9 deactivate env

1. # 退出虚拟环境（回到base环境）
2. conda deactivate
3. # 注：root用户在切换到其他用户前，先退出虚拟环境，不然可能会影响其他用户的conda环境的激活

复制代码

3. 资源

3.1 anaconda

download

https://www.anaconda.com/download/success
docs

https://docs.anaconda.com/
3.2 miniconda

官网

https://docs.anaconda.com/miniconda/
3.3 pypi

官网

https://pypi.org/
3.4 mirrors

3.4.1 tsinghua

3.4.1.1 anaconda

download

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A
官网

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
3.4.1.2 pypi

官网

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/

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