【工作向】conda常用命令汇总

• conda是在linux、windows和macOS上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统

• 包管理和环境管理：conda可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项；conda环境就是一个目录包含所有的安装包和依赖，不同环境之间独立且互不影响

• anaconda预装了conda、python和众多的packages和科学计算工具，conda是anaconda默认的python包和环境管理工具；

• miniconda只包含conda和python及必要的依赖项，是anaconda的轻量级替代

• conda可以单独安装不依赖anaconda/miniconda是否安装，conda侧重环境和包管理

• 在~/anaconda/envs下能看到conda新建的虚拟环境

• conda既具有pip的包管理能力，同时也具有vitualenv的环境管理功能 ，因此在功能上conda可以看作是pip和vitualenv的组合；

• pip安装python软件包，而conda安装软件包，其中可能包含以任何语言编写的软件

  anaconda: conda + python + third-party sw
  miniconda: conda + python
  conda: packages + virtual envirenments
  pip: python packages
  

• 查看版本信息

  conda --version		# conda -V
  

• 更新conda版本

  conda update conda
  

• 查看所有环境

  conda info --env	# conda info -e
  

• 启动虚拟环境

  conda activate env_name		# conda activate默认进得是conda base基础环境
  

• 退出虚拟环境

  conda deactivate	# 或conda deactivate env_name
  

• 创建虚拟环境，同时安装软件包，可指定版本

  conda create --name virtual_env_name python=3.8 numpy scipy
  

• 根据requirements.txt创建虚拟环境

  conda create --name virtual_env_name --file requirements.txt
  

  requirements.txt举例

  # This file may be used to create an environment using:
  # conda create --name env_name --file requirements.txt -c pytorch
  # platform: linux-64
  cudatoolkit=10.2.89
  numpy=1.19.2
  python=3.8.8
  pytorch=1.8.0
  tensorboard=2.4.1
  

• 导出requirements.txt文件

  conda list -e > requirements.txt	# 或 --export
  

• 复制某个环境

  conda create --name new_env_name --clone old_env_name 
  

• 删除某个环境

  conda remove --name your_env_name --all
  

• 查看当前环境下已经安装的包

  conda list
  

• 查找包可用的版本

  conda search beautifulsoup4
  conda search --full-name python
  

• 安装软件包

  conda install package_name
  
  conda install -c channel_name package_name	# 从指定库安装包 -c for --channel
  conda install -c conda-forge bottleneck		# 安装bottleneck
  

  conda安装不了的话可使用pip进行安装如 pip install numpy

• 安装本地包

  conda install --use-local  ~/Downloads/a.tar.bz2
  

• 删除软件包

  conda uninstall package_name	# 卸载某个包
  conda remove package_name		# uninstall的别名alias	
  

• 卸载指定环境中的包

  conda remove --name env_name package
  

• 使用requirements.txt批量安装packages

  conda install --yes --file requirements.txt
  

• 补充：在特定虚拟环境使用conda install/pip install安装的包只在当前环境中

参考文章：
conda是什么conda和pip的区别
requirements.txt进行批量化处理
conda install和pip install的区别
conda install -c
conda使用简介
requirements.txt的使用

created by shuaixio, 2022.06.03