【Python】conda镜像配置,.condarc文件详解,channel镜像

1. conda 环境

安装miniconda即可,Miniconda 安装包可以到 http://mirrors.aliyun.com/anaconda/miniconda/ 下载。

.condarc是conda 应用程序的配置文件,在用户家目录(windows:C:\users\username\),用于管理镜像源。如果不存在,则打开conda的,执行一下:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

【Python】conda镜像配置,.condarc文件详解,channel镜像_第1张图片
【Python】conda镜像配置,.condarc文件详解,channel镜像_第2张图片

2. conda包管理目录

anaconda安装的位置/pkgs该目录是用户指定update或install时由 Conda 下载并提取的包,都是解压后的包,可以在 conda 环境中通过link关联。

anaconda安装的位置\envs\虚拟环境\Lib\site-packages 则是启用虚拟环境后import时导入包的地方。它们来自anaconda安装的位置/pkgs。

anaconda安装的位置/Lib/site-packages 是base环境的路径。

3. 配置镜像源

3.1 通过命令配置和删除

# 查看当前conda配置
conda config --show channels
# 增加channel
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//pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
 
#设置搜索是显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes


# Python创建虚拟环境
conda create -n your_env_name python=x.x

# 激活或者切换虚拟环境
Windows: activate your_env_name
Linux:  source activate your_env_nam

# 对虚拟环境中安装额外的包
conda install -n your_env_name [package]

# 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)
Windows: deactivate env_name 或者`activate root`切回root环境
Linux:source deactivate 

# 删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name --all

# 删除环境钟的某个包
conda remove --name $your_env_name  $package_name 

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/会直接加到.condarc文件的channels下面,成为一个独立的channel:
【Python】conda镜像配置,.condarc文件详解,channel镜像_第3张图片

3.2 通过修改文件添加(推荐)

直接修改.condarc文件是最方便的。

大家常搜到的配置文件如下:
阿里源(来自阿里云官方镜像配置指导):

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud

清华源:

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

配置完后如果不生效可清空conda缓存再试试:

 conda clean -i 

4. .conda文件详解

conda 配置文件.condarc是一个可选的运行时配置文件,允许用户配置 conda 的各个方面,例如在哪些channel中搜索包、代理设置和环境目录。本文仅讨论和channel相关的部分。

4.1 channels

channels下面配置的就是可访问的chennel。
修改.condarc文件的channels会覆盖 conda 搜索的默认值,导致 conda 仅按给定顺序搜索此处列出的频道。

频道有url和非url之分:

  • url:自定义的搜索地址,如前面的https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  • 非url: Anaconda.org 用户或组织名称,如conda-forge对应着https://conda.anaconda.org中的conda-forge。

如果.condarc文件如下:

channels:
  - conda-forge
  - http://Code_LT
  - defaults

则conda搜索pandas包的时候就会按conda-forge->http://Code_LT->defaults的顺序搜索。

4.2 channels分类

conda把channel分为两类

  • 默认channel(default channels)
  • 社区channel(community channels)

如果不修改.condarc文件,conda会默认从这两类channel中搜索需要的包:

  • 默认channel:对应repo.anaconda.com仓,硬编码写死了对应如下三个仓库(:
https://repo.anaconda.com/pkgs/main
https://repo.anaconda.com/pkgs/r
https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
  • 社区channel:对应conda.anaconda.org仓,即https://conda.anaconda.org

4.3 channels镜像修改

.condarc文件除了把url硬编码进chennels下面,还可以把非url的Anaconda.org 用户或组织名称映射到指定的仓。

根据channels分类可知道,要修改的化就涉及默认channel和社区channel的修改。

利用default_channels修改默认channel

如前面讲的阿里镜像中的:

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

则把原有的defaults对应的仓换成了上面的阿里仓。

利用channel_alias 修改社区channel

所有社区频道都会被修改,这个用得比较少,如:

channel_alias: https://my-mirror.com

则配置conda-forge频道后,conda不会再去https://conda.anaconda.org搜。

利用custom_channels修改指定社区channel

custom_channels:
    conda-forge: https://Code_LT/conda-forge

这样写进.condarc文件中后,配置conda-forge就不会再去https://conda.anaconda.org搜,而是到https://Code_LT/conda-forge搜,其他社区频道不变。

这样,清华源和阿里源的配置就弄明白了。

4.4 为环境配置单独的.condarc文件

要为单个环境选择通道,请将.condarc 文件放入该环境的根目录中(或 使用conda config 时使​​用--env选项)。

示例:如果您已在主目录中安装了带有 Python 3 的 Miniconda,并且环境名为“flowers”,则路径可能为:

~/miniconda3/envs/flowers/.condarc

5. 配置文件冲突解决

conda会在如下目录中搜索.condarc文件

if on_win:
    SEARCH_PATH = (
        "C:/ProgramData/conda/.condarc",
        "C:/ProgramData/conda/condarc",
        "C:/ProgramData/conda/condarc.d",
    )
else:
    SEARCH_PATH = (
        "/etc/conda/.condarc",
        "/etc/conda/condarc",
        "/etc/conda/condarc.d/",
        "/var/lib/conda/.condarc",
        "/var/lib/conda/condarc",
        "/var/lib/conda/condarc.d/",
    )

SEARCH_PATH += (
    "$CONDA_ROOT/.condarc",
    "$CONDA_ROOT/condarc",
    "$CONDA_ROOT/condarc.d/",
    "$XDG_CONFIG_HOME/conda/.condarc",
    "$XDG_CONFIG_HOME/conda/condarc",
    "$XDG_CONFIG_HOME/conda/condarc.d/",
    "~/.config/conda/.condarc",
    "~/.config/conda/condarc",
    "~/.config/conda/condarc.d/",
    "~/.conda/.condarc",
    "~/.conda/condarc",
    "~/.conda/condarc.d/",
    "~/.condarc",
    "$CONDA_PREFIX/.condarc",
    "$CONDA_PREFIX/condarc",
    "$CONDA_PREFIX/condarc.d/",
    "$CONDARC",
)

多个文件之间可能会发生冲突,按照如下原则解决冲突(具体不展开了,可自行查看官网资料):

  • Lists - merge
  • Dictionaries - merge
  • Primitive - clobber

冲突解决的优先级:
在这里插入图片描述

参考:

Anaconda安装的包所在的位置
Anaconda的包路径,终于讲清楚了
官网:安装包list和位置相关
【conda】配置国内镜像源
官网:conda目录结构介绍
官网:.condarc文件官方解释
官网:channel镜像的官方说明
阿里云官方镜像配置指导
[python中的PYTHONHASHSEED (https://blog.csdn.net/Changxing_J/article/details/122451319)

你可能感兴趣的:(Python,python,conda,开发语言)