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1、Anaconda工具 Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的开源软件包管理器和环境管理器。它包含了许多流行的数据科学工具和库#xff0c;如Python、Jupyter Notebook、numpy、pandas、scikit-learn等#xff0c;可以帮助用户轻松地管理和安装这些工具和库。Anaco…一、介绍
1、Anaconda工具 Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的开源软件包管理器和环境管理器。它包含了许多流行的数据科学工具和库如Python、Jupyter Notebook、numpy、pandas、scikit-learn等可以帮助用户轻松地管理和安装这些工具和库。Anaconda还提供了一个名为Conda的包管理工具可以帮助用户创建和管理不同的环境以便在不同项目中使用不同的库和工具。Anaconda是数据科学领域中非常流行的工具被广泛应用于数据分析、机器学习和科学计算等领域。
2、Conda工具 Conda是一个开源的包管理系统和环境管理系统用于简化软件包的安装、管理和部署。Conda最初是为了解决Python包的依赖关系问题而开发的但现在已经扩展到支持其他编程语言和工具。Conda可以帮助用户创建和管理多个独立的环境每个环境可以包含不同版本的软件包从而避免不同项目之间的冲突。Conda还可以轻松地安装、更新、删除和搜索软件包使用户可以方便地管理他们的开发环境。Conda通常与Anaconda一起使用但也可以作为独立的工具来安装和管理软件包。Conda是数据科学和机器学习领域中非常流行的工具之一。 二、Conda自身管理
1、查看Conda版本
conda --version
2、查看Conda环境配置
conda config --show
3、查看Conda镜像
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
# 查看镜像
conda config --show channels
4、设置Conda清华镜像
# 设置清华镜像
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 --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/
# 设置bioconda
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels conda-forge
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
5、删除Conda镜像
# 例如删除镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
6、更新Conda
conda update conda
7、更新Anaconda
conda update Anaconda
8、查询Conda命令帮助文档
conda create --help 三、环境管理 注创建、查看、激活、删除、克隆、重命名等环境操作都在Base环境下进行 1、创建虚拟环境
# 创建一个Python版本为3.8、名字为env_name的虚拟环境的命令如下
conda create -n env_name python3.8
2、创建虚拟环境并安装一些必要的包
# 不建议简化每一条命令在绝大多数时候是明智的一个例外是需要反复执行的脚本
conda create -n env_name numpy matplotlib python3.8
3、查看虚拟环境
# 三种方式均可
conda env list
conda info -e
conda info --envs
4、激活虚拟环境
conda activate env_name
5、退出虚拟环境
# 两种方式均可
conda activate
conda deactivate
6、删除虚拟环境
# 删除指定虚拟环境及其所有安装的包
conda remove --name env_name --all# 只删除虚拟环境中的某个或者某些包
conda remove --name env_name package_name
7、克隆虚拟环境
conda create --name new_env_name --clone old_env_name8、重命名虚拟环境
# 首先克隆需要重命名的虚拟环境
conda create --name new_name --clone old_name# 将旧有的虚拟环境彻底删除
conda remove --name old_name --all
9、导出虚拟环境
# 获得环境中的所有配置
conda env export --name myenv myenv.yml# 重新还原环境
conda env create -f myenv.yml 四、包管理 注查询、安装、更新、卸载等包操作可以在指定虚拟环境下进行 1、查询当前环境下包的安装情况
conda list
2、查询当前环境是否安装某个包
conda list package_name
3、安装包
# 安装包
conda install package_name# 安装某个特定版本的包例如安装0.5.3版本的numpy包
conda install numpy0.5.3# 安装包并指定channel例如从conda_forge而不是从缺省通道安装某个包
conda install package_name -c conda_forge
4、更新包
conda update numpy
5、卸载包
# 同时卸载依赖于该包的所有其它包
conda uninstall package_name# 不卸载依赖于该包的所有其它包不建议
conda uninstall package_name --force
6、清理Anaconda缓存
# 删除没有用的包 --packages
conda clean -p# 删除tar打包 --tarballs
conda clean -t # 删除所有的安装包及cache(索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包)
conda clean -y -all 五、 Python版本管理
1、查看Python版本
python --version
2、变更Python到指定版本
conda install python3.5
2、更新Python到最新版本
conda update python
