conda、pip使用Tips
环境都从base开始激活，不要套娃似的一个接一个激活环境，各个环境间会相互影响。base中不要新装任何东西。
安装完conda环境后，各个包建议用pip安装，更快。
Anaconda
1. 安装anaconda后Terminal 出现（base) username@xxx: ~$
base环境不要做任何修改
conda config --set auto_activate_base false # 更改配置
source .bashrc # 更新上面的修改
conda create -n env-name packages_to_install # 创建新环境，package eg：python=3.8
conda remove -n env-name --all # 删除虚拟环境
conda [de]activate [env-name] # 激活之后才有效
conda env list
conda env remove -n env-name
conda update/install/remove packagename1[=version] [package2] ...
conda clean -a # 删除没用的包、缓存、tar包等，比较安全 ——参考博客
** 如果安装出问题，就clean一下，会将旧包的备份删掉，一般也能解决安装包时出的问题
** 如果环境出了很大问题，暂时没办法解决，可以回退，base环境回退方法如下： ——参考博客
conda list --revisions # 查看历史版本 conda install --rev 0 # 回退到版本0（效果不一定好）
** 如果要重新安装anaconda，要把之前的安装目录先删除，否则会影响后面的安装。
如果出现找不到想要版本的包，可以换源，下面是清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 北外源 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/ conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r/ conda config --set show_channel_urls yes
* 可以去~/.condarc中将channels中的 default 注释，防止从conda官网拉包影响速度
** 目录含义
anaconda3/ 中，目录'pkgs'是下载、存放缓存，以及提取下载的conda包的地方，在构建新的虚拟环境时，如果pkgs目录下的包符合要求，可以优先链接到该目录下，避免重复的下载；anaconda一起携带的包也会放在这里。 ——参考博客
2. 安装pytorch
可以去torch官网看看命令，官网
默认源一般比较慢，去掉命令中的 -c pytorch 就可以用自己配置的源。
3. 安装sklearn，skimage，opencv-python，yaml
conda install scikit-learn
conda install scikit-image conda install opencv
conda install pyyaml
4. 问题：Warning: >10 possible package resolutions
原由：在base环境进行了修改和包安装，影响了其它环境
解决：卸掉base环境中新安装的包，去除修改
在虚拟环境中，conda安装的包在anaconda3/pkgs/目录下，相当于可以共用；而pip则安装在env_name/python x.y/site-packages/目录下
注意：
1）换了conda源不等于换了pip源，注意区分
2）每个虚拟环境的pip是不互通的，需要分别给它们设置国内源
Pip
1. pip使用国内源
# 以 清华源 为例 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package # 临时使用 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 设为默认源
# 中科大源 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ # 北外源 https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple/ # 阿里源 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 豆瓣源 https://pypi.douban.com/simple/
难以自动安装库，可以手动根据pip给出的链接下载whl文件，自行安装
2. 重新安装pip
由于一些操作导致pip损坏不能使用，可以重新安装 ——参考stackoverflow 或 简书（未验证）
curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py # 获取脚本 python get-pip.py --ignore-installed # 重新安装
3. pip install matplotlib 出现错误 TypeError: string argument expected, got 'NoneType'
原因：未知，可能是安装前置依赖时出了问题
解决：用下面的命令，前置依赖手动安装——参考
pip install xxx --ignore-install pexpect
4. pip出现uninstall错误：Cannot uninstall'certifi'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to...
1）进入anaconda3/ 目录，执行下面的命令，找到相关文件后，删除不需要的就行了（如site-packages中的）。
find '.' -name "*certifi*.egg-info" # 找到目录下的所有certifi相关的文件，有可能找不到
* 注意，不要直接用 参考博客 中的命令，那样会误删其它环境的certifi相关包，并损坏pip
2）或者在安装命令中添加选项 --ignore-installed certifi 直接跳过该问题
pip install xxxx --ignore-installed certifi
5. 删除 pip 缓存
Windows下，删除 %LocalAppData%\pip\Cache 目录下的所有内容即可。
6. 错误/bin/python: bad interpreter: No such file or directory
一般是路径错误，如从一个系统复制到另一个系统导致的路径不一致，按下面的方法执行 ——参考
which pip # 输出如：path/to/3.7/bin/pip which python3 # /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3 vim /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/pip
# 修改第一行指向的python路径为 上面得到的路径
可以解决当前的报错。
若整个环境比较复杂，其他库的路径也会有问题，最好还是想办法在本地自行安装。
7. 安装包
pip install opencv-python==4.4.0.44 # opencv
