conda包管理工具
软件介绍
Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。conda分为anaconda和miniconda。
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Anaconda
Anaconda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等180多个科学包及其依赖项。 Anaconda因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
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Miniconda
Miniconda是Anaconda的一个精简版（或者叫轻量级替代）。Anaconda安装包里面带了大部分科学计算用的软件包还有ide，所以安装包很大，但是这些玩意儿并不是所有用户都用的到。而且很多用户装完Anaconda之后，还是要联网安装一些自己需要的，Anaconda安装包里面没有的软件。所以就不如直接安装Miniconda，里面有python和conda（全功能的conda，跟Anaconda里面的是一样的，这个不是精简的），然后根据自己需要定制安装软件。
软件下载
注意： 配置环境变量 - C:\Users\Frank\Miniconda3\Scripts和C:\Users\Frank\Miniconda3
换国内源
.condarc是Anaconda的配置文件，是一种可选的（optional）运行期配置文件，其默认情况下是不存在的，但当用户第一次运行 conda config命令时，将会在用户的家目录创建该文件该文件之后再修改。
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
- 查看源：
conda config --show-sources
加官方源
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添加频道
conda config --add channels bioconda conda config --add channels conda-forge conda config --set show_channel_urls yes #显示安装的频道 -
查看已经添加的channels:
conda config --get channels
基本操作
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进入虚拟环境管理界面：WIN+R -> 输入
cmd回车 -> 输入activate回车 -> 入miniconda自带的base环境 -
查看conda信息 -
conda info -
创建虚拟环境 -
conda create -n flasky python=3.7 -
查看所有的环境 -
conda env list -
切换虚拟环境 -
conda activate flasky -
查看该环境已安装的包 -
conda list -
查找第三方包 -
conda search requests -
安装第三方包 -
conda install requests或者pip install requests使用 conda 安装指定版本包，既可以使用类似 pip 的 ==，也可以直接使用=，例如：
conda install scrapy=1.5.0 -
卸载第三方包 -
conda remove requests或者pip uninstall requests -
更新第三方包 -
conda update requests -
退出虚拟环境 -
conda deactivate -
删除虚拟环境 -
conda-env remove -n flasky -y -
指定目录创建虚拟环境
conda create -p /workspace/project/statistics/venv python=3.6 source activate /workspace/project/statistics/venv # 进入 source deactivate /workspace/project/statistics # 退出 -
导出/导入包
# 导出已有环境： conda env_name export > environment.yaml # 环境会被保存在 environment.yaml文件中。 # 当我们想再次创建该环境，或根据别人提供的.yaml文件复现环境时，可以： conda env_name create -f environment.yaml
本文地址：https://blog.csdn.net/hu_zhe_kan/article/details/107441072