Conda使用指南--安装部署
关于 Conda
Conda is an open source package management system and environment management system that runs on Windows, macOS and Linux. Conda quickly installs, runs and updates packages and their dependencies. Conda easily creates, saves, loads and switches between environments on your local computer. It was created for Python programs, but it can package and distribute software for any language.
简单来说，Conda 就是专门用于管理 Python 包环境以及部署的工具。
Anaconda、Conda 、Miniconda
- Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。
- conda是包及其依赖项和环境的管理工具。适用多种语言（Python, R, Ruby, Lua等）
- Miniconda是一个最小安装版本的conda，只包含了少量的依赖和软件包
一般来说，三者并没有那么明显，只是在于依赖等信息的囊括问题
安装 Conda
都可以下载安装包进行安装
Conda使用
查看版本
conda -Vconda在安装时默认创建Base虚拟环境，并且自带了一系列包可以使用，可以使用conda list 查看当前环境中安装的包
Base 虚拟环境:实际开发中，每个 Python 项目依赖的包都不同，Python 解释器版本也可能不同；每个Python 项目可能是你一人开发，也可能是多人开发；为了保证每个 Python 项目的环境（Python 解释器和项目依赖包）独立，互不干预，以及同一个Python 项目的所有人开发环境一致，Anaconda 可以为每一个项目单独配置Python 的开发和运行环境，也就是 Anaconda 中的虚拟环境（可以类比为仓库）
创建 conda 虚拟环境
conda create -n test python=3.6切换环境
conda activate test退出和删除环境
退出当前环境回到默认的 Base
conda deactivate test删除环境
conda remove -n env_name –-all查看系统中的所有环境
conda info -e环境安装包管理
安装指定环境的包
conda install -n <env_name> <package_name>当前环境安装包
conda install <package_name>删除指定环境的包
conda remove -n <env_name> <package_name>删除指定环境的包
conda remove <package_name>更新当前环境的包
conda update <package_name>更新当前环境所有包
conda update --all更新conda
conda update conda环境复制和导出
环境复制
conda create --name new_env_name --clone copied_env_name导出环境
conda env export > environment.yaml该命令会生成一个environment.yaml文件，包含了当前环境中的配置
导入环境
conda env create -f environment.yaml修改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或者手动修改.condarc，可以使用conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
- 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/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud修改pip镜像
临时使用pip
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package设为默认
pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleconda自动激活环境
安装conda后在进入终端时可能会自动激活base环境，有以下解决方法：
每次在命令行通过
conda deactivate退出base环境回到系统自带的环境通过将
auto_activate_base参数设置为false实现：conda config --set auto_activate_base false也可以设置为
ture取消更改
conda安装一些软件
R
conda install -c conda-forge r-basetidyverse包
conda install r-tidyverse注意，使用conda安装R包会存在版本的问题，因为conda的包版本不一定是最新的，所以最好还是进入R环境进行安装。