Python - conda 常用命令介绍
conda 环境相关命令
创建环境
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conda create -n env_name python=3.7 --clone another_env
-n:name 表示新环境名称
python:使用python版本
--clone:从现有环境复制而来
删除环境
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conda remove -n env_name --all
查看环境
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conda env list
或
shell
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conda info -e
激活环境
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conda activate env_name
或
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source activate env_name
退出环境
shell
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conda deactivate
或
shell
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source deactivate
会回到
base
环境
conda 包相关命令
查看当前环境下conda管理的python包列表
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conda list
安装python包
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conda install package_name #安装包
conda install package_name_1 package_name_2 package_name_3 ... #一次安装多个包
conda install package_name=1.1.0 #安装指定版本的包
更新包
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conda update package_name # 更新包
conda upgrade --all #更新所有包
卸载包
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conda remove package_name
搜索不清楚名称的包
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conda search search_term
conda 重现环境
使用conda管理python一个重要的考量就是可迁移性,conda 提供了几种方法用于重现某个conda 环境。
Clone
上文介绍过这个命令,用于本地重现某个环境
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conda create --name new_env --clone old_env
Spec List
相同操作系统的计算机之间复制环境,可以生成
spec list
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# 生成 spec list 文件
conda list --explicit > spec-list.txt
#重现环境:
conda create --name python-course --file spec-list.txt
Environment.yml
使用 -export 选项生成一个
environment.yml
文件,以在不同的平台和操作系统之间复现项目环境。spec list 文件和
environment.yml
文件之间的区别在于:environment.yml
文件不针对特定操作系统,并且使用YAML格式。environment.yml
仅列出了软件包名称,由 conda 基于软件包的名称构建环境。 另一个区别是 -export 还包括使用pip安装的软件包,而spec list
则没有。
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#导出 environment.yml 文件:
conda env export > environment.yml
#重现环境:
conda env create -f environment.yml
注意:如果当前路径已经有了 environment.yml 文件,conda 会重写这个文件
Conda Pack
上述两种重现的方法都基于记录当前环境包信息,到新机器重建的思路。而Conda Pack用的是将当前环境的文件直接打包,带到新机器拆包使用的思路。
conda-pack 指定平台和操作系统,目标计算机必须具有与源计算机相同的平台和操作系统。
安装 conda pack
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# from conda
conda install -c conda-forge conda-pack
# from pip
pip install conda-pack
打包环境
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conda pack -n my_env
conda pack -n my_env -o out_name.tar.gz
重现环境
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mkdir -p path_to_my_new_env # 建议放在anaconda的envs文件夹中
tar -xzf my_env.tar.gz -C path_to_my_new_env # 解压包中文件
source path_to_my_new_env/bin/activate # 激活该环境
(my_env) $ python # 进入一下该环境下的 python 随后退出
(my_env) $ conda-unpack # 十分重要,请不要忽略
作者:已注销
链接:https://juejin.cn/post/7022146368269451300
来源:稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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