信息流优化师发展前景,seo关键词优化到首页,杭州公共资源交易网,立邦漆官方网站官网Conda简介 多种编程语言的包package 和虚拟环境environment的管理#xff1b;非常简单的完成package的安装、运行、更新、删除、依赖问题#xff1b;可操作repo.anaconda.com上7,500 packages #xff1b;非常简单的完成不同环境的构建、保存、加载及切换#xff1b;支持语… Conda简介 多种编程语言的包package 和虚拟环境environment的管理非常简单的完成package的安装、运行、更新、删除、依赖问题可操作repo.anaconda.com上7,500 packages 非常简单的完成不同环境的构建、保存、加载及切换支持语言【本文只介绍对python操作】Python、R、Ruby、Lua、Scala、Java、JavaScript、C / C 、FORTRAN支持操作系统Windows, macOS和Linux。 本文目录 1、下载源channel详解
国内部分好用conda下载源清华大学源中国科学技术大学源国内部分好用pip下载源
pip源使用配置conda下载源方法一方法二
查看已配置下载源
查看已配置下载源优先级
删除下载源方法一方法二2、conda系统相关命令
查询某个conda命令帮助文档【最有用命令】
查看conda系统版本等信息
查看conda所有配置信息
conda版本更新
Anaconda中所有包更新
conda更新python3、包package管理
查看【当前环境】已安装的所有包
查看【当前环境】已安装【指定包】信息
查看【指定环境】已安装的包信息
查看包可用版本
查看某个范围内版本包
最新版包安装
指定版本包安装
指定list中版本包安装
指定范围内中版本包安装
包安装跳过【y/n】
包安装到指定环境中
当前环境包更新
指定环境包更新
包卸载4、环境environment管理
查看已经存在的环境
创建环境
环境激活
环境退出
环境克隆
环境删除5、Conda、pip及virtualenv三者比较 1、下载源channel详解 下载源即您下载东西的网址由于Anaconda的服务器在国外默认源为Anaconda.org国内下载相应资源缓慢所以需要设置国内Anaconda镜像源。 国内部分好用conda下载源 清华大学源 网址https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ #清华大学源
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/conda-forge/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ 中国科学技术大学源 网址https://mirrors.ustc.edu.cn/ #中国科学技术大学源
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ 国内部分好用pip下载源 #清华大学源
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple#阿里巴巴源
https://pypi.doubanio.com/simple#中国科学计数大学源
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/#豆瓣源
https://pypi.doubanio.com/simple pip源使用 pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple#使用清华源下载pandas包 配置conda下载源 方法一 以配置清华大学源为例。 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 conda config --set show_channel_urls yes的作用是显示包的安装来源如下 方法二 linux下打开/home/xx/.condarc文件添加下面内容保存即可 channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- defaults
show_channel_urls: true windows下默认无.condarc文件需要 conda config --set show_channel_urls yes先生成然后添加上面的内容。 查看已配置下载源 conda config --show channels 查看已配置下载源优先级 conda config --get channels 默认源优先级已降至最低新加入的清华源优先级最高 删除下载源 方法一 直接删除.condarc文件 方法二 conda config --remove channels channels_Name conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 2、conda系统相关命令 查询某个conda命令帮助文档【最有用命令】 conda config -h 查看conda系统版本等信息 conda info 查看conda所有配置信息 conda config --show 以下列出部分 conda版本更新 将conda更新为最新版 conda update -n base conda Anaconda中所有包更新 conda update anaconda conda更新python 更新python到当前系列的最新版当前为python2则只能更新到python2中最高版本而不能更新到python3。 conda update python 3、包package管理 查看【当前环境】已安装的所有包 conda list 输出四列Name包名称、Version包版本号、Build包创建者、Channel包下载来源。 查看【当前环境】已安装【指定包】信息 conda list PACKAGE_NAME 查看【指定环境】已安装的包信息 conda list -n ENV_NAME conda list -n python2.7#查看环境python2.7下安装的所有包 查看包可用版本 conda search PACKAGE_NAME conda search pandas#以pandas为例 查看某个范围内版本包 conda search PKGNAME [version1.0.0,1.1] conda search pandas [version1.0.0,1.1]#搜索版本处于1.0.0及1.1之间的pandas 最新版包安装 conda install PACKAGE_NAME默认安装在当前激活的环境安装最新版 conda install pandas#默认安装最新版本 指定版本包安装 conda install PACKAGE_NAMEVETSION_CODE conda install pandas1.1.1#安装1.1.1版的pandas 指定list中版本包安装 conda install PACKAGE_NAME[version1.0.4 |1.1.1] conda install pandas[version1.0.4 |1.1.1]#安装pandas 1.0.4版或者1.1.1版 指定范围内中版本包安装 conda install PACKAGE_NAME1.0.4,1.1.1 conda install pandas1.0.4,1.1.1#安装版本处于1.0.4到1.1.1之间的pandas 包安装跳过【y/n】 conda config --set always_yes yes默认情况下为conda config --set always_yes false也就是安装过程中会请求是否继续安装设置为yes则不再弹出请求。包安装到指定环境中 conda install -n ENV_NAME PACKAGE_NAME 可以这样做但是完全没必要建议先激活需要安装的环境然后再安装 conda install -n python2.7 pandas#将pandas安装在环境python2.7中 当前环境包更新 conda update PACKAGE_NAME conda update pandas 指定环境包更新 conda update -n ENV_NAME PACKAGE_NAME 包卸载 conda remove/uninstall PACKAGE_NAMEremove和uninstall都可以 conda remove pandas 4、环境environment管理 查看已经存在的环境 以下三种方法均可以。 conda info -e
conda info --envs
conda env list 创建环境 conda create --name ENVNAME python3.6 conda create -y -n python2.7 python2.7.7 -y#-y, --yes Do not ask for confirmation.即安装过程无需输入y确认-n python2.7#设置环境名称为python2.7python2.7.7#环境的版本为python2.7.7可通过conda search python检索可安装的版本号出现以下表示已经创建成功。conda info -e 查看当前所有的conda创建环境 环境激活 conda activate python2.7 此时环境变为Python2.7 注意1 conda 4.6后的版本激活environment使用 conda activateconda 4.6前的版本激活environment使用
Windows: activate
Linux and macOS: source activate 环境退出 conda deactivate 回到了默认环境 环境克隆 将一个环境拷贝一份二者配置一样但是可以独立操作 conda create --clone python2.7 --name new_python2.7#将环境python2.7克隆一个new_python2.7 环境删除 conda remove --name new_python2.7 --all#将环境new_python2.7删除 5、Conda、pip及virtualenv三者比较 conda可同时管理python的包及环境pip只能管理包virtualenv只能管理环境https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1019273143120480 Taskconda同时管理package和environmentpip管理packageVirtualenv管理environmentpackage安装conda install $PACKAGE_NAMEpip install $PACKAGE_NAMEXpackage更新conda update --name $ENVIRONMENT_NAME $PACKAGE_NAMEpip install --upgrade $PACKAGE_NAMEXconda更新conda update condaLinux/macOS: pip install -U pip Win: python -m pip install -U pipXpackage卸载conda remove --name $ENVIRONMENT_NAME $PACKAGE_NAMEpip uninstall $PACKAGE_NAMEX创建新的environmentconda create --name $ENVIRONMENT_NAME pythonXcd $ENV_BASE_DIR; virtualenv $ENVIRONMENT_NAME激活environmentconda activate $ENVIRONMENT_NAME*Xsource $ENV_BASE_DIR/$ENVIRONMENT_NAME/bin/activate退出environmentconda deactivateXdeactivate搜索可用packagesconda search $SEARCH_TERMpip search $SEARCH_TERMX从指定源下载packageconda install --channel $URL $PACKAGE_NAMEpip install --index-url $URL $PACKAGE_NAMEX查看已安装 packagesconda list --name $ENVIRONMENT_NAMEpip listX创建项目需求文件conda list --exportpip freezeX列出所有environmentsconda info --envsXInstall virtualenv wrapper, then lsvirtualenvconda和pip相互安装conda install pippip install condaX安装指定版本Pythonconda install pythonx.xXXPython升级conda update python*XX 参考资料 https://github.com/conda/condahttps://conda.io/projects/conda/en/latest/index.html# END 推荐阅读牛逼Python常用数据类型的基本操作长文系列第①篇
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