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Conda 常规用法指南

Conda 常规用法指南

1. Conda 简介

        Conda 是一个开源的包管理和环境管理系统,主要用于 Python 和其他编程语言的开发环境。它能够方便地安装、更新和管理依赖项,使得不同项目可以使用不同的 Python 版本和库。

2. Conda 环境管理

2.1 创建新的环境

conda create -n my_env python=3.9

  • -n my_env:指定新环境的名称。

  • python=3.9:安装 Python 3.9 版本。

2.2 激活和退出环境

conda activate my_env  # 激活环境
conda deactivate       # 退出当前环境

2.3 查看所有环境并进入某个环境

conda env list  # 或者使用 conda info --envs

  • 这将列出所有可用的 Conda 环境。

  • 例如,如果你想进入 my_env,可以使用:

conda activate my_env

2.4 删除环境

conda remove -n my_env --all

  • --all:删除整个环境,包括所有已安装的包。

2.5 复制已有环境

conda create --name new_env --clone my_env

  • --clone my_env:复制 my_env 环境到 new_env

3. Conda 包管理

3.1 安装新包

conda install numpy pandas

  • 可以同时安装多个包。

3.2 指定通道安装包

conda install -c conda-forge matplotlib

  • -c conda-forge:从 conda-forge 通道安装 matplotlib

3.3 更新已安装的包

conda update numpy

3.4 升级所有包

conda update --all

3.5 移除已安装的包

conda remove numpy

3.6 查看已安装的包

conda list

4. Conda 依赖管理

4.1 导出环境依赖

conda env export > environment.yaml

  • 生成 environment.yaml 文件,包含所有包信息。

4.2 通过 YAML 文件创建环境

conda env create -f environment.yaml

4.3 共享环境文件

对于团队协作,可以共享 environment.yaml,让团队成员快速搭建相同的开发环境。

5. Conda 配置与优化

5.1 清理 Conda 缓存

conda clean --all

  • 释放磁盘空间,清理下载缓存和未使用的包。

5.2 设置 Conda 默认通道

conda config --add channels conda-forge

  • 优先使用 conda-forge 进行安装。

5.3 查看 Conda 配置

conda config --show

6. Conda 虚拟环境与 Pip 兼容

Conda 也可以与 pip 结合使用:

conda install pip
pip install some_package

但推荐尽可能使用 conda install 进行包管理,以确保依赖一致性。

7. 结论

        Conda 提供了强大的环境管理和包管理功能,使得开发者可以轻松管理不同的项目环境。掌握这些基本命令,可以提高开发效率,避免依赖冲突。

希望本指南对你有所帮助!

8.其他问题

1. 运行 Conda 初始化命令

 

在终端输入:

 
conda init

 

这个命令会自动配置 shell 以支持 conda activate

 

2. 重新加载 shell

 

运行:

 
source ~/.bashrc

 

或者:

 
exec bash

 

这样就能使 conda init 的修改生效。

 

3. 再次尝试激活环境
 
conda activate {目标环境}

 

现在应该能成功进入 {目标环境} 环境。

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