Python包管理工具Pip与Conda的常见使用_conda管理安装包 pip

python的包管理工具一般是pip和conda

pip和conda是Python开发环境中广泛使用的两大包管理工具。
conda是Anaconda发行版的一部分，但也可以单独安装使用，适用于所有Python环境，不仅仅是Anaconda用户。

这个博客是平时的笔记的一次整合，至于为什么连这些都有笔记，那只能是：

为了更好展现使用方法，就不分为pip和conda两部分展示。
而是依照使用进行区分展示。

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0. 获取帮助页面

对于任何命令行工具，查阅其帮助文档通常是快速熟悉和掌握其用法的有效途径。
pip和conda可分别通过以下命令访问其帮助页面：

pip help
pip --help
# pip可以通过两种来获取帮助

conda --help
# conda只能--help
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非常推荐在日常使用中去随时查看help文档

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1. 基础操作

安装包

安装包的基本命令如下：

pip install <package_name>

conda install <package_name>
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指定特定版本安装：

pip install numpy==1.21.5

conda install numpy=1.21.5
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换源

• pip
  更换pip的默认源以加速下载，如使用清华大学镜像：

pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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使用-i的方法是临时性的，并不是永久的

• conda
  conda换源和切换至特定通道安装：

conda install numpy -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

conda install conda-pack -c conda-forge
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注：“源”（pip中的--index-url或-i选项）与“通道”（conda中的-c或--channel选项）尽管在功能上都是指代软件包的来源，但它们分别对应于pip与conda各自独立的服务体系（PyPI与Anaconda Cloud）及其特有的命令行参数。

国内镜像源

同时，在指定源进行安装的时候，为了避免一些安全性问题，建议选择常规可信源进行安装。

更新

更新单个包：

pip install --upgrade <package_name>

conda update <package_name>
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更新所有已安装包：

pip install --upgrade --all

conda update --all
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卸载

pip uninstall <package_name>

conda remove <package_name>
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查看

查看单一包的详情

pip show <package_name>

conda list <package_name>
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查看所有已安装的包

pip list

conda list
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2. requirements

依据requirements.txt安装

pip install -r requirements.txt
pip install --requirement requirements.txt

conda install --yes --file requirements.txt
conda install -y -f requirements.txt
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生成requirements.txt

使用pip自带功能生成：

pip freeze > requirements.txt
# 自带的功能，会把所有包都生成出来
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使用第三方工具pipreqs生成：(推荐)

pip install pipreqs

pipreqs . 
# 对当前路径下的文件进行requirements生成
pipreqs . --encoding=utf8
# 加上这个避免一些编码错误
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freeze和pipreqs的差别

pip freeze 用于列出当前 Python 环境中所有已安装包及其版本。
执行此命令时，它不分项目边界，一视同仁地捕捉环境中所有的软件包，无论这些包是否直接服务于当前项目。
也导致生成的 requirements.txt 文件可能包含大量非项目必需的依赖，提供的是全局环境快照，依赖列表过于宽泛。

pipreqs 是一款专门针对项目代码进行依赖分析的工具。
它通过静态解析项目目录下的源代码和相关文件（如 .py, .ipynb, .yaml 等），识别出项目实际引用的库。
基于这种精准分析，生成的 requirements.txt 文件仅包含项目实际使用的依赖，剔除了无关包。所以通常更推荐使用 pipreqs。

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3. conda环境

• 创建

conda create -n New_env python=3.7
conda create --name New_env python=3.7
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• 重命名env

conda create --name conda-new --clone conda-old
# 通过克隆进行重命名
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• 查看环境

conda env list
conda info --envs
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• 激活与退出

conda activate <env_name>

conda deactivate
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• 删除环境

conda env remove --name <env_name>
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环境迁移

• Export环境配置进行迁移

# 导出环境配置
conda env export > enviroment.yml
# 依据环境配置创建环境
conda env create -f enviroment.yml
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• 打包环境进行迁移

conda install conda-pack -c conda-forge
# 从通道conda-forge安装conda-pack工具

conda pack -n <env_name> -o /path/to/<output_filename>.tar.gz
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eg.

conda pack -n mask-rcnn -o /pack_envs/mask-rcnn.tar.gz
# 将环境存储到路径为<>的文件中
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• 导入打包好的环境
  将打包文件移动至目标路径，并解压。
  假设目标路径为$CondaPath/<env_name>，操作如下：

cd $CondaPath
mkdir <env_name>
cd <env_name>
tar -xzvf /path/to/<pack_filename>.tar.gz
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激活并验证已导入的环境：

conda env list
conda activate <env_name>
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注意：$CondaPath代表conda环境目录，通常位于/root/anaconda/envs（或其他路径），具体位置可通过conda info命令查看。

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更新说明

2024年4月20日

• 补充了freeze和pipreqs的区别，说明为什么更推荐pipreqs。跳转