python的環(huán)境conda簡(jiǎn)介
更新時(shí)間：2022年09月09日 14:47:12 作者：bugs-in-life
conda是一個(gè)包，依賴(lài)和環(huán)境管理工具，適用于多種語(yǔ)言，如: Python, R, Scala, Java, Javascript, C/ C++, FORTRAN，這篇文章主要介紹了python的環(huán)境conda簡(jiǎn)介,需要的朋友可以參考下
Conda Guide
Conda簡(jiǎn)介
conda是一個(gè)包，依賴(lài)和環(huán)境管理工具，適用于多種語(yǔ)言，如: Python, R, Scala, Java, Javascript, C/ C++, FORTRAN。
應(yīng)用場(chǎng)景：比如在A(yíng)服務(wù)器開(kāi)發(fā)了一個(gè)應(yīng)用，安裝了N個(gè)包。現(xiàn)在要遷移到B服務(wù)器，又要重新安裝一遍，還不知道A服務(wù)器上哪些包是必須的。conda就是解決這種問(wèn)題，把該應(yīng)用需要的包都安裝到應(yīng)用所在的環(huán)境中，遷移的時(shí)候，只要把環(huán)境導(dǎo)出，再導(dǎo)入到B環(huán)境即可。
Conda的安裝
安裝過(guò)程
windows的安裝就不演示了，直接在網(wǎng)上搜miniconda安裝包，然后一路點(diǎn)下一步即可安裝完成。
下邊講解linux下的安裝
創(chuàng)建condarc.mirror文件
channels: - conda-forge - bioconda - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
curl -L -o /tmp/miniconda.sh https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_4.11.0-Linux-x86_64.sh /bin/bash /tmp/miniconda.sh -b -p /opt/conda rm /tmp/miniconda.sh conda clean -tipsy find /opt/conda -follow -type f -name '*.a' -delete find /opt/conda -follow -type f -name '*.pyc' -delete conda clean -afy cp ./condarc.mirror /root/.condarc
更新conda
conda update conda
鏡像服務(wù)器
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free 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 --set show_channel_urls yes # 執(zhí)行完上述命令后，會(huì)在Users目錄生成.condarc
環(huán)境管理
查看所有環(huán)境
conda env list
新建環(huán)境
conda create --name [name] python_or_others ps: conda create --name FastAPI python=3.9.12
進(jìn)入環(huán)境
conda activate env_name
退出環(huán)境
conda deactivate
刪除環(huán)境
conda remove -n env_name --all
復(fù)制環(huán)境
conda create --clone ENVNAME --name NEWENV
package管理
列出package
conda list
列出指定環(huán)境中的所有軟件包
conda list -n myenv
安裝package
pip install xxxx 或者 conda install xxxx ps:pip install tensorflow
如果不用-n指定環(huán)境名稱(chēng)，則被安裝在當(dāng)前活躍環(huán)境，也可以通過(guò)-c指定通過(guò)某個(gè)channel安裝
conda install (-n python34) numpy
更新package
conda update (-n python34) numpy
卸載package
conda remove/uninstall package_name
查找package信息
conda search (-n python34) numpy
更新目前環(huán)境所有package
conda update --all
導(dǎo)出當(dāng)前環(huán)境的package信息
conda env export > environment.yaml
清除緩存
刪除索引緩存、鎖定文件、未使用的緩存包和tarball(壓縮包).
conda clean -a
環(huán)境的復(fù)制
注意：yaml的方式，很消耗資源，系統(tǒng)配置至少要2核4G以上，且yaml的package不能過(guò)多，否則會(huì)被killed
1、導(dǎo)出環(huán)境
conda env export > environment.yaml
文件內(nèi)容示例
name: kyle
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
- https://repo.anaconda.com/pkgs/main
- 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/pytorch/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- defaults
dependencies:
- _pytorch_select=0.2=gpu_0
- pip:
- opencv-python==4.1.2.302、導(dǎo)入環(huán)境
conda env create -f environment.yaml
3、Clone環(huán)境
conda env update -n my_env --file ENV.yaml
到此這篇關(guān)于python的環(huán)境conda簡(jiǎn)介的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python環(huán)境conda內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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