[Python]Conda 介绍及常用命令
一、介绍
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。其使用conda
系统进行包管理。
区别于 virtualenv(Python 环境管理工具) 的地方是 Conda 不仅可以管理环境,还可管理 Python 的版本,创建独立环境只是 conda 的一个功能,它还是可以安装库。
那么安装库方面和 pip 的区别呢?
Conda 在安装一些依赖 C、C++的 Python 库时特别方便于流畅。比如:Numpy、Pandas、等一些数据库驱动,直接通过命令就可以安装,不需要额外自行编译、安装 C 库。
Pip 的优点在于包的丰富程度,Conda 找不到的包,在 pip 就可以找到。(简而言之,
conda install
找不到的库,就用pip install
安装)
所以,Conda 在 Python 安装依赖于其它语言的 Python 库表现极佳,多用于 Python 的科学计算和数据分析的环境搭建、管理。下文介绍的是 Conda 常用的命令和操作。
二、安装
2.1 安装方法
支持多平台,安装简单可以直接到官网下载安装包进行安装。可以通过命令 conda info
验证是否安装成功。
Tip: 完成版大约需要 3GB 的空间
2.1 设置国内源
由于默认为国外源,为了提高下载、更新包的速度,需要配置国内清华大学的源,命令如下:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
之后安装库的时候会显示源的地址,如下图:
三、常用命令
为了方便查找和记忆,常用命令分为 2 个部分:
- 管理环境的命令
- 管理包的命令
3.1 环境(env)管理
- env:环境
- env_name:环境名
- exist_env_name:已存在的环境名
- 创建:
conda create --name env_name python=python版本号
(默认为当前 python 版本,例如:python=2.7.5) - 列出所有 env:
conda info -e
- 删除:
conda remove -n env_name --all
- 激活、退出:
source activate env_name
、source deactivate env_name
(Windows 下去掉 source 命令) - 导出、导入环境:
conda env export > env_info_file.yml
、conda env create -f env_info_file.yml
(导出、导入命令都是给予当前环境) - 复制环境:
conda create --name env_name --clone exist_env_name
3.2 包(package)管理
Conda 创建后的环境种自带 pip,所以安装包也可以直接通过 pip 进行安装。
package_name:包名
- 安装包:
conda install package_name
,通过-n
参数安装到指定环境conda install -n env_name package_name
- 查看已安装的包:
conda list
,同样支持-n
参数 - 查找已安装包的信息:
conda search package_name
- 更新包:
conda update -n env_name package_name
- 删除包:
conda remove -n env_name package_name
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