Anaconda - 命令(附带一些pip命令)

以你之姓@ 2022-04-21 14:45 271阅读 0赞

*Anaconda有默认的root环境，就是一开始装Anaconda里面的Python版本(activate命令直接进入base环境)*

## 版本 ##

conda --version    |    conda -V    |    conda info    |    python -V

## 更新conda ##

conda update conda    |    conda update anaconda

pip install --upgrade pip    |    python -m pip install -U pip

## 创建一个名为“test\_py2”的Python2环境 ##

conda create --name test\_py2 python=2.7

这也可以打开Anaconda Navigator，在图形化界面里操作。Environments → Create → select environment

conda remove -n env\_name --all

## 激活环境 ##

conda activate test\_py2   \# windows，若conda为4.6之前版本则 activate test\_py2

conda activate test\_py2   \# linux/mac，若conda为4.6之前版本则 source activate test\_py2

## 列出所有环境 ##

conda env list    |    conda info --envs

## 退出环境 ##

conda deactivate                  \# windows，若conda为4.6之前版本则 deactivate

conda deactivate                  \# linux/mac，若conda为4.6之前版本则 source deactivate

## 直接退回base环境 ##

conda activate   \# windows，若conda为4.6之前版本则 activate

conda activate   \# linux/mac，若conda为4.6之前版本则 source activate

## 查找包 ##

conda search $PACKAGE\_NAME

pip search $PACKAGE\_NAME

要查看是否可以从Anaconda.org安装特定的软件包（例如SciPy），请执行以下操作：

conda search --override-channels --channel defaults scipy

要查看特定软件包（例如iminuit）是否存在于特定渠道中，并且可用于安装：

conda search --override-channels --channel http://conda.anaconda.org/mutirri iminuit

## 安装包 ##

conda install package=version

pip install (--index-url $URL, 可选) $PACKAGE\_NAME

conda install (--channel $URL, 可选) $PACKAGE\_NAME

conda install --offline pkg\_name.tar.bz2  \# 离线安装， 注意切换环境 conda install --offline -n conda\_envs x.tar.bz2

\--offline --use-local 好像都是从本地安装吧

pip install pkg\_name.tar.bz2  \#或者 .whl

最好一次安装所有软件包，以便同时安装所有依赖项。若要一次安装多个软件包，例如SciPy和cURL：

conda install scipy curl

如果conda或Anaconda.org没有提供软件包，则可以通过conda-forge或其他软件包管理器（如pip）找到并安装该软件包。  
    pip软件包不具备conda软件包的所有功能，建议首先尝试安装任何带有conda的软件包，如果该软件包无法通过conda获得，请尝试使用conda-forge查找并安装它。  
    如果仍然无法安装该软件包，则可以尝试使用pip安装它。pip和conda软件包之间的差异会导致某些不可避免的兼容性限制，但conda很难与pip兼容。

## 查看当前环境所有包 ##

pip list         \#只能查看库

conda list (--name $ENVIRONMENT\_NAME，可选)     \#查看库以及库的版本

pip list --outdate \#查看可升级的包，需要很长时间

## 更新包 ##

pip install --upgrade $PACKAGE\_NAME

conda update (--name $ENVIRONMENT\_NAME，可选) $PACKAGE\_NAME

conda update --all

python -m pip install --upgrade pip \#升级pip

## 删除包 ##

pip uninstall $PACKAGE\_NAME

conda remove (--name $ENVIRONMENT\_NAME，可选) $PACKAGE\_NAME

## 删除冗余的缓存 ##

在 "Anaconda/pkgs" 中是下载缓存conda包的地方，不会被自动清理，所以随着使用过程中这个目录会占很大的存储空间，这里的包在创建新环境的时候有重要作用，那就是不用重复下载，可以直接硬链接，但是python包都是会更新的，大部分包其实是用不上的，这时候就需要清理，可以直接删除pkgs目录下所有文件，但缺点是创建新环境时候需要conda包全部重新下载，最佳方案是使用conda自己的命令来实现：

conda clean -a  \# 删除所有（包含以下三项）  
    conda clean -i  \# 删除索引缓存  
    conda clean -p  \# 删除没用到的包  
    conda clean -t  \# 删除tar缓存包

## 导出环境 ##

conda env export > environment.yaml

## 导入环境 ##

conda env create -f environment.yaml

## 启动Anaconda ##

anaconda-navigator

# 镜像加速 #

各系统都可以通过修改用户目录下的 `.condarc` 文件，Windows需要下列命令之后生成该文件：

conda config --set show\_channel\_urls yes

可以直接在 `.condarc` 文件里编辑：

channels:
      - defaults
    show_channel_urls: true
    default_channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
      - 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

运行 `conda clean -i` 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

域名选择

*  [https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn][https_mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn] 自动选择
 *  [https://mirrors6.tuna.tsinghua.edu.cn][https_mirrors6.tuna.tsinghua.edu.cn] 只解析 IPv6
 *  [https://mirrors4.tuna.tsinghua.edu.cn][https_mirrors4.tuna.tsinghua.edu.cn] 只解析 IPv4

清华的镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/

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 --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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/  
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

北外的镜像：（TUNA 镜像的姊妹站，可替代高负载的TUNA）https://mirrors.bfsu.edu.cn/

OpenTUNA 镜像站：（TUNA 镜像的兄弟站，可替代高负载的TUNA）https://opentuna.cn/

中科大的镜像：（还没有恢复）https://mirrors.ustc.edu.cn/

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/  
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/  
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/  
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/  
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/

安装的命令不能要“-c”，比如

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

得去掉“-c pytorch”，因为如果全部copy，会使用默认的下载而不是清华镜像下载

可能出现因为网速问题安装失败，建议参考https://blog.csdn.net/ziqingnian/article/details/109096987

在安装时本身已经切换到清华源，但是仍然在安装pytorch包的时候失败，这也是网络速度不行导致安装失败（conda 下载久了，会自动断开）

这时可以考虑设置延时，在执行安装命令之前可以使用下述命令修改延时，800不行设置1000，1000不行设置1200进行尝试

conda config --set remote_read_timeout_secs 1000.0

切换镜像的时候也可以选择，比如在“https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/”里找到想要的包，就可以添加一下路径

conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/

然后重新conda install就可以了

可以通过以下命令查看源是否添加成功：

conda info

conda config --show

删除源：conda config --remove channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'

pip 参数 i 添加镜像：

pip install -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/ opencv-contrib-python==3.4.2.17

2021-7-1

[https_mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
[https_mirrors6.tuna.tsinghua.edu.cn]: https://mirrors6.tuna.tsinghua.edu.cn/
[https_mirrors4.tuna.tsinghua.edu.cn]: https://mirrors4.tuna.tsinghua.edu.cn/