常州外贸集团 网站建设百度推广官方网站

Conda简介

• 多种编程语言的包package 和虚拟环境environment的管理；

• 非常简单的完成package的安装、运行、更新、删除、依赖问题；

• 可操作repo.anaconda.com上7,500+ packages ；

• 非常简单的完成不同环境的构建、保存、加载及切换；

• 支持语言【本文只介绍对python操作】：Python、R、Ruby、Lua、Scala、Java、JavaScript、C / C ++、FORTRAN；

• 支持操作系统：Windows, macOS和Linux。

本文目录

1、下载源channel详解
国内部分好用conda下载源清华大学源中国科学技术大学源国内部分好用pip下载源
pip源使用配置conda下载源方法一方法二
查看已配置下载源
查看已配置下载源优先级
删除下载源方法一方法二2、conda系统相关命令
查询某个conda命令帮助文档【最有用命令】
查看conda系统版本等信息
查看conda所有配置信息
conda版本更新
Anaconda中所有包更新
conda更新python3、包package管理
查看【当前环境】已安装的所有包
查看【当前环境】已安装【指定包】信息
查看【指定环境】已安装的包信息
查看包可用版本
查看某个范围内版本包
最新版包安装
指定版本包安装
指定list中版本包安装
指定范围内中版本包安装
包安装跳过【y/n】
包安装到指定环境中
当前环境包更新
指定环境包更新
包卸载4、环境environment管理
查看已经存在的环境
创建环境
环境激活
环境退出
环境克隆
环境删除5、Conda、pip及virtualenv三者比较

---

1、下载源channel详解

下载源，即您下载东西的网址；
由于Anaconda的服务器在国外，默认源为Anaconda.org，国内下载相应资源缓慢，所以需要设置国内Anaconda镜像源。

国内部分好用conda下载源

• 清华大学源

网址：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

#清华大学源
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

• 中国科学技术大学源

网址：https://mirrors.ustc.edu.cn/

#中国科学技术大学源
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

国内部分好用pip下载源

#清华大学源
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple#阿里巴巴源
https://pypi.doubanio.com/simple#中国科学计数大学源
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/#豆瓣源
https://pypi.doubanio.com/simple

• pip源使用

pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple#使用清华源下载pandas包

配置conda下载源

• 方法一

以配置清华大学源为例。

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

conda config --set show_channel_urls yes的作用是显示包的安装来源，如下

• 方法二

linux下打开/home/xx/.condarc文件，添加下面内容保存即可

channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- defaults
show_channel_urls: true

windows下默认无.condarc文件，需要 conda config --set show_channel_urls yes先生成，然后添加上面的内容。

查看已配置下载源

conda config --show channels

查看已配置下载源优先级

conda config --get channels

默认源优先级已降至最低，新加入的清华源优先级最高

删除下载源

• 方法一

直接删除.condarc文件

• 方法二

conda config --remove channels channels_Name

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

---

2、conda系统相关命令

查询某个conda命令帮助文档【最有用命令】

conda config -h

查看conda系统版本等信息

conda info

查看conda所有配置信息

conda config --show

以下列出部分

conda版本更新

将conda更新为最新版

conda update -n base conda

Anaconda中所有包更新

conda update anaconda

conda更新python

更新python到当前系列的最新版，当前为python2，则只能更新到python2中最高版本，而不能更新到python3。

conda update python

---

3、包package管理

查看【当前环境】已安装的所有包

conda list

输出四列，Name（包名称）、Version（包版本号）、Build（包创建者）、Channel（包下载来源）。

查看【当前环境】已安装【指定包】信息

conda list PACKAGE_NAME

查看【指定环境】已安装的包信息

conda list -n ENV_NAME

conda list -n python2.7#查看环境python2.7下安装的所有包

查看包可用版本

conda search PACKAGE_NAME

conda search pandas#以pandas为例

查看某个范围内版本包

conda search "PKGNAME [version='>=1.0.0,<1.1']"

conda search "pandas [version='>=1.0.0,<1.1']"#搜索版本处于1.0.0及1.1之间的pandas

最新版包安装

conda install PACKAGE_NAME默认安装在当前激活的环境，安装最新版

conda install pandas#默认安装最新版本

指定版本包安装

conda install PACKAGE_NAME=VETSION_CODE

conda install pandas=1.1.1#安装1.1.1版的pandas

指定list中版本包安装

conda install "PACKAGE_NAME[version='1.0.4 |1.1.1']"

conda install "pandas[version='1.0.4 |1.1.1']"#安装pandas 1.0.4版或者1.1.1版

指定范围内中版本包安装

conda install "PACKAGE_NAME>1.0.4,<1.1.1"

conda install "pandas>1.0.4,<1.1.1"#安装版本处于1.0.4到1.1.1之间的pandas

包安装跳过【y/n】

conda config --set always_yes yes
默认情况下为conda config --set always_yes false，也就是安装过程中会请求是否继续安装，设置为yes则不再弹出请求。包安装到指定环境中

conda install -n ENV_NAME PACKAGE_NAME

可以这样做，但是完全没必要，建议先激活需要安装的环境，然后再安装

conda install -n python2.7 pandas#将pandas安装在环境python2.7中

当前环境包更新

conda update PACKAGE_NAME

conda update pandas

指定环境包更新

conda update -n ENV_NAME PACKAGE_NAME

包卸载

conda remove/uninstall PACKAGE_NAMEremove和uninstall都可以

conda remove pandas

---

4、环境environment管理

查看已经存在的环境

以下三种方法均可以。

conda info -e
conda info --envs
conda env list

创建环境

conda create --name ENVNAME python=3.6

conda create -y -n python2.7 python=2.7.7

-y#-y, --yes  Do not ask for confirmation.即安装过程无需输入y确认
-n  python2.7#设置环境名称为python2.7
python=2.7.7#环境的版本为python=2.7.7，可通过conda search python检索可安装的版本号
出现以下表示已经创建成功。conda info -e 查看当前所有的conda创建环境

环境激活

conda activate python2.7

此时环境变为Python2.7

• 注意1

conda 4.6后的版本，激活environment使用 conda activateconda 4.6前的版本，激活environment使用：
Windows: activate
Linux and macOS: source activate

环境退出

conda deactivate

回到了默认环境

环境克隆

将一个环境拷贝一份，二者配置一样，但是可以独立操作

conda create --clone python2.7 --name new_python2.7#将环境python2.7克隆一个new_python2.7

环境删除

conda remove --name new_python2.7 --all#将环境new_python2.7删除

---

5、Conda、pip及virtualenv三者比较

• conda可同时管理python的包及环境；

• pip只能管理包；

• virtualenv只能管理环境：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1019273143120480

Task	conda同时管理package和environment	pip管理package	Virtualenv管理environment
package安装	conda install $PACKAGE_NAME	pip install $PACKAGE_NAME	X
package更新	conda update --name $ENVIRONMENT_NAME $PACKAGE_NAME	pip install --upgrade $PACKAGE_NAME	X
conda更新	conda update conda	Linux/macOS: pip install -U pip Win: python -m pip install -U pip	X
package卸载	conda remove --name $ENVIRONMENT_NAME $PACKAGE_NAME	pip uninstall $PACKAGE_NAME	X
创建新的environment	conda create --name $ENVIRONMENT_NAME python	X	cd $ENV_BASE_DIR; virtualenv $ENVIRONMENT_NAME
激活environment	conda activate $ENVIRONMENT_NAME*	X	source $ENV_BASE_DIR/$ENVIRONMENT_NAME/bin/activate
退出environment	conda deactivate	X	deactivate
搜索可用packages	conda search $SEARCH_TERM	pip search $SEARCH_TERM	X
从指定源下载package	conda install --channel $URL $PACKAGE_NAME	pip install --index-url $URL $PACKAGE_NAME	X
查看已安装 packages	conda list --name $ENVIRONMENT_NAME	pip list	X
创建项目需求文件	conda list --export	pip freeze	X
列出所有environments	conda info --envs	X	Install virtualenv wrapper, then lsvirtualenv
conda和pip相互安装	conda install pip	pip install conda	X
安装指定版本Python	conda install python=x.x	X	X
Python升级	conda update python*	X	X

参考资料

• https://github.com/conda/conda

• https://conda.io/projects/conda/en/latest/index.html#

END

推荐阅读牛逼！Python常用数据类型的基本操作（长文系列第①篇）
牛逼！Python的判断、循环和各种表达式（长文系列第②篇）牛逼！Python函数和文件操作（长文系列第③篇）牛逼！Python错误、异常和模块（长文系列第④篇）

吴恩达deeplearining.ai的经典总结资料
Ps：从小程序直接获取下载
​​