Anaconda 使用技巧.md

• References
• Anaconda 常用命令
  • 查看已安装的包
  • 更新所有包
  • 安装包
  • 删除包
  • 更新包
  • 不知道包名要找包
• 虚拟环境
  • 用conda建立
  • 进入虚拟环境
  • 退出虚拟环境
  • 删除名为 env_name 的环境
  • 显示所有的环境
  • 环境分享
• anaconda换源

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References

Anaconda 常用命令

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Anaconda 常用命令

查看已安装的包

conda list  

更新所有包

conda upgrade --all  

安装包

conda install package_name  

删除包

conda remove package_name  

更新包

conda update package_name  

不知道包名要找包

conda search name  

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虚拟环境

用conda建立

conda create -n env_name  list_of_packages

其中 -n 代表 name，env_name 是需要创建的环境名称，list of packages 则是列出在新环境中需要安装的工具包。例如，当我安装了 Python3 版本的 Anaconda 后，默认的 root 环境自然是 Python3，但是我还需要创建一个 Python 2 的环境来运行旧版本的 Python 代码，最好还安装了 pandas 包，于是我们运行以下命令来创建:

conda create -n py2 python=2.7 pandas

细心的你一定会发现，py2 环境中不仅安装了 pandas，还安装了 numpy 等一系列 packages，这就是使用 conda 的方便之处，它会自动为你安装相应的依赖包，而不需要你一个个手动安装。

进入虚拟环境

source activate env_name

退出虚拟环境

source deactivate

删除名为 env_name 的环境

conda env remove -n env_name

显示所有的环境

conda env list

环境分享

当分享代码的时候，同时也需要将运行环境分享给大家，执行如下命令可以将当前环境下的 package 信息存入名为 environment 的 YAML 文件中

conda env export > environment.yaml

使用别人生成的yaml文件创建环境

conda env create -f environment.yaml

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anaconda换源

查看.condarc

conda config --show-sources

修改.condarc 位置从上面一步看 若找不到.condarc也可以先执行最后一步

sudo vim /home/username/.condarc

# 改为下面
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/free  
  - 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  
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud  

执行

conda config --set show_channel_urls yes