Anaconda 使用
安装
wget --no-check-certificate https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh
# 如果以前安装过了，加一个 -u 设置为更新
bash Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh
# 按enter 出现用户协议 一直按enter
Please answer 'yes' or 'no':'
# 输入 yes 按enter
# 设置安装目录，直接enter就是默认的目录，显示在左边中括号那个
Unpacking payload ... #出现就是就是在安装了
by running conda init? [yes|no] # 是否初始化conda，这里一定要输入yes 不要直接按enter，因为默认是no 然后就安装完成了
# 如果最后一步你输入了yes，那么打开~/.bashrc 会有 Anaconda 的配置
# 启用配置
source ~/.bashrc
# 检查是否安装成功
conda -V
其他注意事项
安装conda后命令行前出现的base，取消每次启动自动激活conda的基础环境
# 方法一
# 每次在命令行通过 conda deactivate 退出 base 环境回到系统自动的环境
conda deactivate
# 方法二
# 通过将 auto_activate_base 参数设置为 false 实现：
conda config --set auto_activate_base false
# 如果反悔了还是希望base一直留着的话通过以下语句来恢复
conda config --set auto_activate_base true
版本，帮助相关命令
# 帮助目录
conda create -h
# 查看 conda 版本
conda --version
# 升级当前版本的 conda
conda update conda
环境管理相关命令
# 列出所有的环境
conda info -e
conda env list
# 安装一个不同版本的 python 新环境
conda create --name py27 python=2.7
# 复制一个环境
# 通过克隆来复制一个环境。这儿将通过克隆 snowflakes 来创建一个称为 flowers 的副本。
conda create -n flowers --clone snowflakes
# 创建一个新环境
conda create --name busind
# 导出环境，Anaconda 支持导入导出以方便迁移
conda env export > environment.yaml
# 导入环境信息，即根据配置文件创建一个新环境：
conda env create -f environment.yaml
# 移除环境
conda remove -n py274 --all
# 激活进入指定环境
conda activate newname
# 停用一个活动环境
conda deactivate
# 设置默认的启动环境
vi .bashrc
# 在最后添加，
conda activate py37
conda配置
# 添加镜像源
conda config --add channels https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 查看当前镜像源
conda config --show-sources
# 删除镜像源
conda config --remove channels https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 设置安装时显示源 url，不想就改为no
conda config --set show_channel_urls yes
# 查看源全部设置，包括链接、show_channel_urls 值:
conda config --show
# 查看conda配置文件
cat ~/.condarc
包管理
# 查看已安装包
conda list
# 向指定环境中安装包
conda install --name newName beautifulsoup4
# 安装制定的版本
conda install fastqc=0.11.6
# 从 Anaconda.org 安装一个包
conda install --channel https://conda.anaconda.org/pandas bottleneck
# 通过pip命令来安装包
conda activate bunnies
pip install see
