annaconda虚拟环境管理常用指令

2023-11-10

引言

anaconda是一个开源的包、环境管理器,可以比较有效地配置多个虚拟环境,当python入门到一定程度时,安装anaconda是很必要的。

conda 与pip

利用conda install与pip install命令来安装各种包的过程中,想必你也对两者之间的区别很疑惑,下面我就总结一下我搜集到的相关解答。简而言之,pip是python包的通用管理器,而conda是一个与语言无关的跨平台环境管理器。对我们而言,最显着的区别可能是这样的:pip在任何环境中安装python包,conda安装在conda环境中装任何包。因此往往conda list的数量会大于pip list。要注意的是,如果使用conda安装多个环境时,对于同一个包只需要安装一次,有conda集中进行管理。但是如果使用pip,因为每个环境安装使用的pip在不同的路径下,故会重复安装,而包会从缓存中取。总的来说,我推荐尽早安装anaconda并且使用conda来管理python的各种包。

目录

一、管理Conda

二、管理环境

三、管理包


在annaconda prompt命令窗口下:

一、管理Conda

1.检测安装是否成功

conda --v

PS:注意是“--v”而不是“-v”

2.查看当前有哪些虚拟环境

conda env list

  • conda list命令用于查看conda下的包,而conda env list命令可以用来查看conda创建的所有虚拟环境。

3.查看环境管理的全部命令帮助

  • conda env -h

4.conda升级

我们可以在命令行中或者anaconda prompt中执行命令进行操作。

  • conda update conda升级conda
  • conda update anaconda升级anaconda前要先升级conda
  • conda update --all升级所有包

conda update -n base -c defaults conda

5.conda升级后释放空间

在升级完成之后,我们可以使用命令来清理一些无用的包以释放一些空间:

  • conda clean -p删除没有用的包
  • conda clean -t删除保存下来的压缩文件(.tar)

二、管理环境

1.创建虚拟环境

conda create -n 虚拟环境名字 python=版本号 举例: conda create -n demo python=3.7

2.激活环境

Linux,OS X:

  • source activate env-name

Windows:

  • activate env-name

小技巧:

新的开发环境会被默认安装在你conda目录下的envs文件目录下。你可以指定一个其他的路径;

3.切换环境

进入/切换、退出虚拟环境如下所示:

conda detective:切换到根目录

4.复制一个环境

通过克隆来复制一个环境。这儿将通过克隆snowfllakes来创建一个称为flowers的副本。

  • conda create -n flowers --clone snowflakes
  • 通过conda env list来检查目前拥有的环境

5.删除环境

如果你不想要这个名为flowers的环境,就按照如下方法移除该环境:

  • conda env remove -n 环境名[flowers]

6.环境重命名

conda create -n 新名字 --clone 老名字

conda remove -n 老名字 --all

三、管理包

1.安装包 或 安装特定版本的包

  • conda install package-name
  • conda install package-name==version

2.查看所有已安装包

  • conda list

3.卸载包

  • conda remove package-name

4.更新包

更新一个包

  • conda update package-name

更新所有包

  • conda update --all

5.搜索包

  • conda search search-term,可以模糊搜索

6.查看包信息

  • pip show package_name

7. 打包conda环境

  • conda env export > environment.yaml

若要导出到指定位置,则在environment.yaml前面加上想要保存的位置的绝对路径

8.安装conda环境

  • conda env create -f environment.yaml

9.克隆环境

  • conda create --name myclone --clone myenv
  • myclone: 新环境名称
    myenv: 已有的环境 

10.查看可安装的包的版本

  • pip install package_name==

如下会打印一个报错信息,这是正常的,从报错信息中安装你想要的包的版本 

 

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