Anaconda

Anaconda

1.安装Anaconda

官方下载https://www.anaconda.com/ ,也可以通过清华大学镜像源安装https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

#
$chmod +x Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh 
# 安装
$./Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh 

2.配置环境变量

# 打开个人环境变量
$ sudo vim ~/.bashrc

# 在文件的末尾添加数据
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

# 重启环境变量

$ source ~/.bashrc

然后可以看到加载了anaconda的终端效果

conda -v

关于命令行前的base

查看自己的环境变量中关于conda 的字段

# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/kning/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
 eval "$__conda_setup"
else
 if [ -f "/home/kning/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
     . "/home/kning/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
 else
     export PATH="/home/kning/anaconda3/bin:$PATH"
 fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<

这个是anoconda 自动安装添加的,即打开终端的时候会自动执行conda activate base 命令,可以执行

# 退出anaconda 环境
conda deactivate  

来退出 base 环境,这应该是一个保护系统python 的一个措施.

3.修改镜像源

修改为清华大学数据源https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

# 2023-5-4 最新
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

# 之前
#创建或者 修改用户目录下的 .condarc 文件:
$ vim ~/.condarc


# 添加

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
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

即可添加 Anaconda Python 免费仓库.可以运行conda install xxx 来测试验证.

4.conda cheatsheet

Learn to use conda in 30 minutes at bit.ly/tryconda

conda 基础
查看 conda是否安装,查看版本号	conda info
升级conda 版本至新版	conda update conda
安装包	conda install PACKAGENAME(安装包名)
运行包,例: Spyder*	spyder
升级已安装程序	conda update PACKAGENAME
帮助命令	COMMANDNAME(命令名) –helpe.g.conda install –help
环境使用
创建一个名为py35的环境, 安装 Python 3.5	conda create –name py35 python =3.5
激活并使用环境	Windows: activate py35 Linux, macOS: source activate py35
列出所有环境,被激活的环境标有*	conda env list
拷贝环境	conda create –clone py35 –name py35-2
列出当前激活环境的所有已安装包	conda list
列出当前环境的所有变更历史记录	conda list –revisions
恢复当前环境到先前状态	conda install –revisions 2
保存环境到 text文档	conda list –explicit > bio-env.txt
删除当前环境包括相关包	conda env remove –name bio env
取消当前环境激活状态	windows:deactivateLinux,macOS:source deactivate
从text文件中获取相关信息,创建环境	conda env create -file bio-env.txt
从text文件中获取相关信息,创建命名环境	conda create –name dl –file dl.txt
创建新环境 命名为bio-env 并安装biopython包	conda create –name bio-env biopython
搜寻conda 安装包
用conda 搜索安装包	conda search PACKAGENAME
查看Anaconda 中所有包	http://docs.anaconda.com/anaconda/packages/pkg-docs/
安装 升级 包
在当前激活环境中下载新包(Jupyter Notebook)	conda install jupyter
运行已安装包(Jupyter Notebook)	jupyter-notebook
在不同环境(bio-env)中下载新安装包(toolz)	conda install –name bio-env toolz
在当前环境中升级安装包	conda update scikit-learn
从指定channel(conda-forge)安装包(boltons)	conda install –channel conda-forge boltons
在当前环境中从 PyPI 处下载安装包	pip install boltons
从指定环境中删除一至多个安装包	conda remove –name bio-env toolz boltons
管理多个版本Python
在 py34环境中下载不同版本python	conda create –name py34 python=3.4
切换包含不同版本python的环境	WINDOWS: activate py34 　LINUX,macOS: source activate py34
显示当前位于路径中的所有Python版本的位置列表中的第一个,注意：行列表中的第一个Python版本将会被执行	Windows: where pythonLinux,macOS: which -a python
显示当前python 版本	python –version
指定版本数字
模糊 numpy =1.11	1.11.0, 1.11.1,1.11.2 etc.
精确 numpy ==1.11	1.11.0
或 `numpy=1.11	1.11.3`
与 numpy>=1.8,<2	1.8, 1.9 not 2.0
大于等于 numpy>=1.11	1.11.0 及以上

备份conda 虚拟环境

❯ conda activate newflaskdh
❯ conda env export > newflaskdh.yaml

还原conda 虚拟环境

conda env create -f  newflaskdh.yaml