python的環(huán)境conda簡介
Conda Guide
Conda簡介
conda是一個包,依賴和環(huán)境管理工具,適用于多種語言,如: Python, R, Scala, Java, Javascript, C/ C++, FORTRAN。
應用場景:比如在A服務器開發(fā)了一個應用,安裝了N個包。現在要遷移到B服務器,又要重新安裝一遍,還不知道A服務器上哪些包是必須的。conda就是解決這種問題,把該應用需要的包都安裝到應用所在的環(huán)境中,遷移的時候,只要把環(huán)境導出,再導入到B環(huán)境即可。
Conda的安裝
安裝過程
windows的安裝就不演示了,直接在網上搜miniconda安裝包,然后一路點下一步即可安裝完成。
下邊講解linux下的安裝
創(chuàng)建condarc.mirror
文件
channels: - conda-forge - bioconda - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
curl -L -o /tmp/miniconda.sh https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_4.11.0-Linux-x86_64.sh /bin/bash /tmp/miniconda.sh -b -p /opt/conda rm /tmp/miniconda.sh conda clean -tipsy find /opt/conda -follow -type f -name '*.a' -delete find /opt/conda -follow -type f -name '*.pyc' -delete conda clean -afy cp ./condarc.mirror /root/.condarc
更新conda
conda update conda
鏡像服務器
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free 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 conda config --set show_channel_urls yes # 執(zhí)行完上述命令后,會在Users目錄生成.condarc
環(huán)境管理
查看所有環(huán)境
conda env list
新建環(huán)境
conda create --name [name] python_or_others ps: conda create --name FastAPI python=3.9.12
進入環(huán)境
conda activate env_name
退出環(huán)境
conda deactivate
刪除環(huán)境
conda remove -n env_name --all
復制環(huán)境
conda create --clone ENVNAME --name NEWENV
package管理
列出package
conda list
列出指定環(huán)境中的所有軟件包
conda list -n myenv
安裝package
pip install xxxx 或者 conda install xxxx ps:pip install tensorflow
如果不用-n指定環(huán)境名稱,則被安裝在當前活躍環(huán)境,也可以通過-c指定通過某個channel安裝
conda install (-n python34) numpy
更新package
conda update (-n python34) numpy
卸載package
conda remove/uninstall package_name
查找package
信息
conda search (-n python34) numpy
更新目前環(huán)境所有package
conda update --all
導出當前環(huán)境的package
信息
conda env export > environment.yaml
清除緩存
刪除索引緩存、鎖定文件、未使用的緩存包和tarball(壓縮包).
conda clean -a
環(huán)境的復制
注意:yaml的方式,很消耗資源,系統(tǒng)配置至少要2核4G以上,且yaml的package
不能過多,否則會被killed
1、導出環(huán)境
conda env export > environment.yaml
文件內容示例
name: kyle channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge - https://repo.anaconda.com/pkgs/main - 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/cloud/pytorch/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - defaults dependencies: - _pytorch_select=0.2=gpu_0 - pip: - opencv-python==4.1.2.30
2、導入環(huán)境
conda env create -f environment.yaml
3、Clone環(huán)境
conda env update -n my_env --file ENV.yaml
到此這篇關于python的環(huán)境conda簡介的文章就介紹到這了,更多相關python環(huán)境conda內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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