[Python]Conda 介绍及常用命令

一、介绍

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。其使用conda系统进行包管理。

区别于 virtualenv（Python 环境管理工具） 的地方是 Conda 不仅可以管理环境，还可管理 Python 的版本，创建独立环境只是 conda 的一个功能，它还是可以安装库。

那么安装库方面和 pip 的区别呢？

• Conda 在安装一些依赖 C、C++的 Python 库时特别方便于流畅。比如：Numpy、Pandas、等一些数据库驱动，直接通过命令就可以安装，不需要额外自行编译、安装 C 库。

• Pip 的优点在于包的丰富程度，Conda 找不到的包，在 pip 就可以找到。（简而言之，conda install 找不到的库，就用 pip install 安装）

所以，Conda 在 Python 安装依赖于其它语言的 Python 库表现极佳，多用于 Python 的科学计算和数据分析的环境搭建、管理。下文介绍的是 Conda 常用的命令和操作。

二、安装

2.1 安装方法

支持多平台，安装简单可以直接到官网下载安装包进行安装。可以通过命令 conda info 验证是否安装成功。

Tip： 完成版大约需要 3GB 的空间

2.1 设置国内源

由于默认为国外源，为了提高下载、更新包的速度，需要配置国内清华大学的源，命令如下：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

之后安装库的时候会显示源的地址，如下图：

三、常用命令

为了方便查找和记忆，常用命令分为 2 个部分：

• 管理环境的命令
• 管理包的命令

3.1 环境（env）管理

• env：环境
• env_name：环境名
• exist_env_name：已存在的环境名

1. 创建：conda create --name env_name python=python版本号（默认为当前 python 版本，例如：python=2.7.5）
2. 列出所有 env：conda info -e
3. 删除：conda remove -n env_name --all
4. 激活、退出：conda activate env_name、source deactivate（Windows 下去掉 source 命令)
5. 导出、导入环境：conda env export > env_info_file.yml、conda env create -f env_info_file.yml（导出、导入命令都是给予当前环境）
6. 复制环境：conda create --name env_name --clone exist_env_name

3.2 包（package）管理

Conda 创建后的环境种自带 pip，所以安装包也可以直接通过 pip 进行安装。

package_name：包名

1. 安装包：conda install package_name，通过 -n 参数安装到指定环境 conda install -n env_name package_name
2. 查看已安装的包：conda list，同样支持 -n 参数
3. 查找已安装包的信息：conda search package_name
4. 更新包：conda update -n env_name package_name
5. 删除包：conda remove -n env_name package_name