anconda运用conda进行安装以及使用

anconda运用conda进行安装以及使用

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• anconda运用conda进行安装以及使用
  • 添加镜像源
  • 创建/删除 环境
  • 在conda环境内使用 pip安装
  • 安装/删除 命令:
  • 卸载 conda
  • 迁移conda 环境
  • #、CondaHTTPError 问题

添加镜像源

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/
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 --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

下面这个我没用过, 可以添加一下试试看.
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r/


目前国内提供conda镜像的大学
  清华大学: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
  北京外国语大学: https://mirrors.bfsu.edu.cn/help/anaconda/
  南京邮电大学: https://mirrors.njupt.edu.cn/
  南京大学: http://mirrors.nju.edu.cn/
  重庆邮电大学: http://mirror.cqupt.edu.cn/
  上海交通大学: https://mirror.sjtu.edu.cn/
  哈尔滨工业大学: http://mirrors.hit.edu.cn/#/home
  (目测哈工大的镜像同步的是最勤最新的)

查看已经添加的channels

conda config --get channels

已添加的channel在那查看

# windows 用户在C:\Users\～\下面
windows 用户无法直接创建 .condarc 文件，需要通过指令 
conda config --set show_channel_urls yes 
生成该文件，然后可以通过 vim/notepad++ 再修改

恢复默认的镜像源

conda config --remove-key channels

创建/删除 环境

创建自己环境的名字以及python的版本

conda create -n env_name python=3.8

在conda环境下，输入以下命令查看当前存在的环境：

conda env list（或者输入conda info --envs也是一样滴）

删除环境

conda remove -n env_name --all
conda env remove -n env_name

重命名环境（将 --clone 后面的环境重命名成 -n 后面的名字）

conda create -n torch --clone py3  	# 将 py3 重命名为 torch

创建完成环境之后，系统会提示如何 进入和退出环境，如下

conda activate env_name  		# 进入环境
conda deactivate				# 退出环境

在conda环境内使用 pip安装

在anaconda下用pip装包的原因：尽管在anaconda下我们可以很方便的使用conda install来安装我们需要的依赖，但是anaconda本身只提供部分包，远没有pip提供的包多，有时conda无法安装我们需要的包，我们需要用pip将其装到conda环境里。

首先进入指定的环境中，然后再通过 pip 安装即可，命令如下

注！安装特定版本的包，conda用“=”，pip用“==”

conda activate env_name  		# 进入环境

conda install numpy=1.93
pip  install numpy==1.93

conda deactivate				# 安装完之后记得退出环境

安装/删除 命令:

pip更全一些，用哪个都行

conda install gatk
conda install gatk=3.7					# 安装特定的版本:
conda install -n env_name gatk   		# 将 gatk 安装都 指定env_name中

当然, 也可以用这个命令进行搜索（会稍微慢一点）

conda search gatk

安装完成后，可以用“which 软件名”来查看该软件安装的位置：

which gatk

查看已安装的库:

conda list
conda list -n env_name  	# 查看 env_name 下的库

更新指定库:

conda update gatk
conda update --all   	# 升级全部库

删除环境中的某个库：

conda remove --name env_name gatk

卸载 conda

1. 清理：rm -rf /opt/anaconda3
2. 删除 ~/.bash_profile中anaconda的环境变量
3. 删除Anaconda的可能存在隐藏的文件
   rm -rf ~/.condarc ~/.conda ~/.continuum
4. 经过以上步骤后，Anaconda 就被彻底删除了。

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下面我没咋用过，但是我在教程里有，先记下吧，以后用得着

迁移conda 环境

将要迁移的环境打包

conda pack -n 虚拟环境名称 -o environment.tar.gz

如果报错：No command ‘conda pack’
尝试使用：conda install -c conda-forge conda-pack

复制压缩文件到新的电脑环境

进到conda的安装目录：/anaconda(或者miniconda)/envs/

# 对于 ubuntu 可以通过 whereis conda 查看 conda的安装路径
# cd 到 conda 的安装路径
mkdir environment

# 解压conda环境：
tar -xzvf environment.tar.gz -C  environment

使用conda env list查看虚拟环境，进入迁移的环境内，通过 pip list 查看迁移前后 包的安装情况

#、CondaHTTPError 问题

对于创建环境或者安装库的时候可能出现 CondaHTTPError 的问题，提供一下两种解决方案

1. 添加国内镜像源，可以参考上面【2】的添加办法，或者采用以下方法皆可
   在系统C盘用户文件夹下面，会有一个 .condarc 的文件，在此可以手动自行添加 channels

2. 可能是现有的库文件版本较低，可以尝试升级下现有的库，方法如下

   conda update --all   	# 升级全部库