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python的环境，你再也不用愁

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用户10002156
发布于 2022-12-21 21:28:32
发布于 2022-12-21 21:28:32
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Conda Guide

Conda简介

conda是一个包，依赖和环境管理工具，适用于多种语言，如: Python, R, Scala, Java, Javascript, C/ C++, FORTRAN。

应用场景：比如在A服务器开发了一个应用，安装了N个包。现在要迁移到B服务器，又要重新安装一遍，还不知道A服务器上哪些包是必须的。conda就是解决这种问题，把该应用需要的包都安装到应用所在的环境中，迁移的时候，只要把环境导出，再导入到B环境即可。

Conda的安装

安装过程

windows的安装就不演示了，直接在网上搜miniconda安装包，然后一路点下一步即可安装完成。

下边讲解linux下的安装

创建 condarc.mirror文件

代码语言：javascript
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channels:
  - conda-forge
  - bioconda
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
代码语言：javascript
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curl -L -o /tmp/miniconda.sh https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_4.11.0-Linux-x86_64.sh
/bin/bash /tmp/miniconda.sh -b -p /opt/conda
rm /tmp/miniconda.sh
conda clean -tipsy
find /opt/conda -follow -type f -name '*.a' -delete
find /opt/conda -follow -type f -name '*.pyc' -delete
conda clean -afy
cp ./condarc.mirror /root/.condarc

更新conda

代码语言：javascript
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conda update conda

镜像服务器

代码语言：javascript
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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
conda config --set show_channel_urls yes
# 执行完上述命令后，会在Users目录生成.condarc

环境管理

查看所有环境

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conda env list

新建环境

代码语言：javascript
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conda create --name [name] python_or_others
ps: conda create --name FastAPI python=3.9.12

进入环境

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conda activate env_name

退出环境

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conda deactivate

删除环境

代码语言：javascript
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conda remove -n env_name --all

复制环境

代码语言：javascript
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conda create --clone ENVNAME --name NEWENV

package管理

列出 package

代码语言：javascript
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conda list

列出指定环境中的所有软件包

代码语言：javascript
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conda list -n myenv

安装 package

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pip install xxxx 或者 conda install xxxx
ps:pip install tensorflow

如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境，也可以通过-c指定通过某个channel安装

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conda install (-n python34) numpy

更新 package

代码语言：javascript
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conda update (-n python34) numpy

卸载 package

代码语言：javascript
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conda remove/uninstall package_name

查找 package信息

代码语言：javascript
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conda search (-n python34) numpy

更新目前环境所有 package

代码语言：javascript
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conda update --all

导出当前环境的 package信息

代码语言：javascript
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conda env export > environment.yaml

清除缓存

删除索引缓存、锁定文件、未使用的缓存包和tarball(压缩包).

代码语言：javascript
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conda clean -a

环境的复制

  • 注意：yaml的方式，很消耗资源，系统配置至少要2核4G以上，且yaml的 package不能过多，否则会被 killed

1、导出环境

代码语言：javascript
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conda env export > environment.yaml

文件内容示例

代码语言：javascript
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name: kyle

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - defaults

dependencies:
  - _pytorch_select=0.2=gpu_0
  - pip:
    - opencv-python==4.1.2.30

2、导入环境

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conda env create -f environment.yaml

3、Clone环境

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conda env update -n my_env --file ENV.yaml
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原始发表：2022-09-05，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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目录
  • Conda Guide
    • Conda简介
    • Conda的安装
      • 安装过程
      • 更新conda
      • 镜像服务器
    • 环境管理
      • 查看所有环境
      • 新建环境
      • 进入环境
      • 退出环境
      • 删除环境
      • 复制环境
    • package管理
      • 列出 package
      • 安装 package
      • 更新 package
      • 卸载 package
      • 查找 package信息
      • 更新目前环境所有 package
      • 导出当前环境的 package信息
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    • 环境的复制
      • 1、导出环境
      • 2、导入环境
      • 3、Clone环境
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