conda 使用教程

conda 使用教程

针对 ubuntu 20.04
ubuntu 20.04 是 “西柚云” 主要使用的操作系统 西柚云官网

参考教程: conda 的安装和卸载

虚拟环境管理

  1. conda env list (列出虚拟环境信息)
  2. conda create -n <env_name> (创建虚拟环境)
    # 命令示例
    conda create -n py38 -y
    conda create -n py39 python=3.9 -y  # 官方推荐使用这种方式
    conda create -n py39_2 -y && conda install -n py39_2 python=3.9 -y
    
    # 比较两种创建方式有何不同,并无任何不同
    diff miniconda3/envs/py39 miniconda3/envs/py39_2
    
    在这里插入图片描述

    可以看到,在创建环境时指定 python 版本,和创建完环境后安装 python 的指定版本两者导致的结果并无不同,那为什么官方推荐在创建环境时使用 python=3.9 的方式指定 python
    版本呢? 这是因为如果您要在该虚拟环境中使用 python,就应该在创建环境之初下载 python3.9 ,之后在这个虚拟环境中下载的其他包都会匹配 python3.9的依赖与约束。如果安装了很多其他包之后再安装 python3.9,处理环境依赖就会变得较为复杂,甚至导致一些不易察觉的 bug。

  1. conda activate <env_name> (进入虚拟环境)
    # 命令示例
    conda activate py39
    
  2. conda deactivate <env_name> (退出虚拟环境)
    # 命令示例
    conda deactivate 
    
  3. conda remove -n <env_name> --all 删除虚拟环境
    # 命令示例
    conda create -n test -y
    conda env list
    # 删除 test 虚拟环境
    conda remove -n test --all
    conda env list
    
  4. 导出虚拟环境
    # 适用于在相同操作系统版本下 clone 虚拟环境
    conda list --explicit > spec-list.txt
    # 适用于所有平台之间 clone 虚拟环境
    conda env export > environment.yml
    
  5. 根据导出的文件创建虚拟环境
    # 代码示例
    # 根据导出包创建 env_name1 的虚拟环境
    conda create -n env_name1 --file spec-list.txt
    conda env create --file environment.yml
    

channels 管理

conda 处理 channels 的优先级的步骤:
1. 按通道优先级从高到低对包进行排序。
2. 将捆绑的软件包(具有相同通道优先级的软件包)从最高版本号到最低版本号排序。例如,如果 channelA 包含 NumPy 1.12.0 和 1.13.1,则 NumPy 1.13.1 将被排序更高。
3. 将仍然绑定的软件包(具有相同通道优先级和相同版本的软件包)从最高到最低内部版本号排序。例如,如果 channelA 同时包含 NumPy 1.12.0 build 1 和 build 2,则 build 2 首先排序。通道B 中的任何包都将排在通道A 之下。
4. 安装排序列表中满足安装规范的第一个包

  1. 列出 conda 中配置的 channels,根据从低到高的优先级排列
    conda config --get channels 
    
  2. 添加 channels,添加国内的 channels 也就是我们常说的添加国内源
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
    
  3. 删除 channels
    • 方法 1 (通过命令删除):
      # 首先查看 channels
      conda config --get channels
      # 删除指定的 channels
      conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
      
    • 方法 2 (编辑 .condarc 文件删除想要删除 channels 对应的行)
      vi ~/.condarc
      
  4. 安装包时暂时添加 channels,此 channels 处于最高优先级
    conda install -c bioconda presto
    

包管理

使用 conda 安装包之前,需要在以下链接中搜索 conda 包,找到安装对应包的命令后再进行安装
搜 conda 包

在这里插入图片描述

  1. conda list (查看当前虚拟环境已经安装的包)
  2. conda install <package_name>
    # 命令示例
    conda install --help
    # -y: yes
    conda install requests -y
    # -c: 临时增加一个 channel ,并且增加的 channels 会处于最高优先级
    conda install -c bioconda presto
    # -vv: 显示下载过程中的详细日志,方便定位问题
    conda install numpy -y -vv
    # 后台下载
    nohup conda install pandas -y &
    
  3. conda 官方建议,使用 conda 安装的 python包和使用 pip 安装的 python 包是有略微不同的,如果可能,尽量使用 conda 来安装包。参考链接
    • 在 conda 4.6 以后,conda 可以识别 pip 安装的 python包,不过目前这一功能还处于实验阶段。
    • 在 conda 中应该优先使用 conda 安装包,不要混用 conda 和 pip,可以设置一个虚拟环境专门用户 pip 管理 python 包
    • conda 和 pip 都可以根据文件批量安装 python 包
      pip list --format=freeze > requirements.txt
      pip install -r requirements.txt
      conda install -n env_name --file requirements.txt
      

配置管理

  1. conda config --show
    # 查看 channels
    conda config --help
    conda config --get channels
    conda config --remove <key> <value>
    

我们很难记住那么多配置项的作用,如果需要可以查阅 conda 官方教程对各配置项的详解
conda 配置项的作用

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