使用conda管理python环境

conda 使用

conda 是一个包(Package)、依赖(Dependence)和环境(Environment)管理工具, 适用于多种语言, 如: Python、R、Scala、Java、Javascript、C/C++等。本文主要记录管理 Python 环境的使用方法。

安装 conda

conda 的安装可以通过安装 Anaconda 或者 Miniconda 来安装。

linux

下载安装脚本:打开下载页面, 下载对应脚本:

image-20230312005730624

运行安装脚本, 按回车开始安装:

$ ./Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

Welcome to Anaconda3 2022.10

In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>>

输入yes接受许可条款:

image-20230311232108773

选择安装位置:

  • 按回车使用默认的安装位置
  • Ctrl+C 退出安装
  • 输入其他的路径自定义安装位置

image-20230311232416532

我使用了默认的安装路径:

image-20230311234130667

安装完成后,提示是否通过运行 conda init 来初始化 Anaconda3:

输入yes并回车:

  • 会自动配置每次打开终端使用 conda 环境
  • 默认使用 base 环境

到此 conda 安装完成

image-20230311235139197

重新打开一个终端, 会发现shell中多了一个 base 的标志:

这个就是当前的虚拟环境名称

image-20230312001609091

使用 conda info -e 命令可查看当前拥有的虚拟环境:

image-20230311235321750

windows 安装

下载安装脚本:打开下载页面, 下载windows安装包:

image-20230312005957585

下载完后运行安装程序, 遇到添加环境变量的选项勾选, 安装完成

conda 的基本使用

创建虚拟环境

命令: conda create --name [虚拟环境名称] python=[python版本], 如: 创建一个python3.9的虚拟环境, 名字为 py39

conda create --name py39 python=3.9

会展示需要下载的包, 输入 y 等待下载安装完成

image-20230312000414632

image-20230312000454601

现在使用 conda info -e 查看虚拟环境, 会发现多了一个刚刚创建的 py39 环境。

image-20230312000702038

激活虚拟环境

现在已经有了两个虚拟环境, 那么要想使用它, 该怎么激活呢?

使用 conda activate [env_name] 即可激活进入这个虚拟环境:

现在我们使用 conda activate py39 来激活刚创建的python3.9环境

image-20230312001757966

可以看到虚拟环境已经切换到 py39

使用 python --version 查看当前的 python 版本(注意:由于虚拟环境中只会存在一个python版本,所以使用python和python3的效果一致):

image-20230312002037735

切换 conda 环境

激活一个环境后如果想 切换到其他环境:

可以直接激活另外一个环境, 就会退出当前的环境

image-20230312002758125

如果想要退出 conda 的环境, 使用本机的python环境:

可以使用 conda deactivate 来退出当前的虚拟环境(如果你是在一个虚拟环境中激活了另一个虚拟环境, 那么在退出的时候会先退出到上一个虚拟环境):

image-20230312003541531

使用 conda 安装 python 包

  1. 在已激活的环境中安装包: 直接使用 conda install [package_name]

    image-20230312003910570

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  1. 在当前环境中给其他环境安装包: conda install --name [env_name] [package_name]

    image-20230312004401354

查看所有包

查看当前环境中的所有包: conda list

删除虚拟环境中的包

conda remove --name [env_name] [package_name]

image-20230312005129301

删除虚拟环境

conda remove --name [env_name] --all

设置国内的 conda 镜像源

清华大学的 conda 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 --set show_channel_urls yes
posted @ 2023-03-13 09:09  雨-铃  阅读(77)  评论(0编辑  收藏  举报
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