conda python版本管理工具使用

介绍

Python渐渐成为最流行的编程语言之一，在数据分析、机器学习和深度学习等方向Python语言更是主流。Python的版本比较多，并且它的库也非常广泛，同时库和库之间存在很多依赖关系，所以在库的安装和版本的管理上很麻烦。Conda是一个管理版本和Python环境的工具，它使用起来非常容易。

对于Anconda的使用，分为四部分：下载、安装、环境变量配置、使用方法

下载

首先你需要安装Anconda软件，点击链接download。选择对应的系统和版本类型。

下载完后可以按照 Anaconda超详细安装教程（Windows环境下） 进行安装。

设置环境变量 PATH

将以下变量中的“xxx\”替换为正确路径后，添加到系统环境变量PATH中。如果之前安装过python，添加至原来python路径之前，这样conda将全权管理python环境。

xxx\Anaconda3 
xxx\Anaconda3\Scripts 
xxx\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin
xxx\Anaconda3\Library\usr\bin 
xxx\Anaconda3\Library\bin

使用方法

使用方式分为图形化界面和命令行两部分，建议使用图形化界面进行管理。

图形化管理

桌面图标

首次安装后桌面可能不存在conda界面化管理启动快捷方式，存在则忽略此步骤。

1. 开始菜单->所有应用->Anaconda Navigator->打开文件位置：

2. 发送到桌面快捷方式。建议同时发送Jupyter Notebook快捷方式。（后续可能会使用到）

应用使用步骤

1.创建虚拟环境

2.激活虚拟环境

3.验证环境

vscode:

PyCharm:

有可能PyCharm无法自动使用创建的虚拟环境，需要手动操作。步骤如下：

1）添加本地解释器

2）选择创建好的虚拟环境

3）验证

此时整个编译器环境为设置的虚拟环境，打开终端即可验证

4.安装所需包

主流有两种方式进行安装所需包：conda install [packageName ] 和 pip install [packageName ]

注意：能通过conda install安装就不要使用pip install [packageName ]进行安装。

下面是conda和pip的特性对比：

5.下包位置

虚拟环境下安装的包存放目录：xxx\Anaconda3\envs\虚拟环境名称\Lib\site-packages

也可以在创建的虚拟环境中使用以下命令进行查看包存放位置

pip show [packageName]

命令行管理

使用conda创建虚拟环境的命令格式为:

conda create -n env_name python=3.8

查看有哪些虚拟环境

conda env list
conda info -e
conda info --envs

使用如下命令即可激活创建的虚拟环境。

conda activate env_name
# windows如果无法激活则直接使用以下命令
activate env_name

使用如下命令即可退出当前工作的虚拟环境。

conda activate
conda deactivate

执行以下命令可以将该指定虚拟环境及其中所安装的包都删除。

conda remove --name env_name --all

如果只删除虚拟环境中的某个或者某些包则是：

conda remove --name env_name  package_name

很多的软件依赖特定的环境，我们可以导出环境，这样方便自己在需要时恢复环境，也可以提供给别人用于创建完全相同的环境。

#获得环境中的所有配置
conda env export --name myenv > myenv.yml
#重新还原环境
conda env create -f  myenv.yml

查询看当前环境中安装了哪些包

conda list

从网上搜索当前Anaconda repository中是否有你想要安装的包

conda search package_name

用conda list后跟package名来查找某个指定的包是否已安装，而且支持*通配模糊查找。

conda list pkgname    
conda list pkgname*    

在当前（虚拟）环境中安装一个包：

conda install package_name

安装某个特定版本的包(以下例为安装0.20.3版本的numpy)：

conda install numpy=0.20.3

将某个包更新到它的最新版本 ：

conda update numpy

安装包的时候可以指定从哪个channel进行安装，比如说，以下命令表示不是从缺省通道，而是从conda_forge安装某个包。

conda install pkg_name -c conda_forge

conda卸载包这样会将依赖于这个包的所有其它包也同时卸载。

conda uninstall package_name

清理anaconda缓存

conda clean -p      # 删除没有用的包 --packages
conda clean -t      # 删除tar打包 --tarballs
conda clean -y -all # 删除所有的安装包及cache(索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包)

将版本变更到指定版本

conda install python=3.5

更新完后可以用以下命令查看变更是否符合预期。

python --version

将python版本更新到最新版本，如3.11.1只会更新到3.11.latest版本

conda update python

参考链接：

1. Conda使用指南（命令）： Conda使用指南 - 知乎

2. Anaconda超详细安装教程（Windows环境下）：Anaconda超详细安装教程（Windows环境下）_conda安装-CSDN博客

3. Anaconda 中使用 conda 配置虚拟环境与管理安装包：Anaconda 中使用 conda 配置虚拟环境与管理安装包 - 知乎

4. Anaconda与conda、pip与conda的区别：Anaconda与conda、pip与conda的区别 - 知乎

5. Anaconda conda常用命令：从入门到精通：Anaconda conda常用命令：从入门到精通_conda命令-CSDN博客