包管理conda及pip

conda真的很烦呢,有啥好用的,要不是准备学习一下虚拟环境,我才不折腾呢,浪费好多时间,(;′⌒`)

  1. 不要挂代理(配conda代理可以),和pip一样,不过后来不知道为什么pip又可以了
  2. conda search从来没找到一个包出来,很迷
  3. conda create 创建的速度真的感人,某度的网盘好歹有点盼头,这家伙不知道有没有在运行,http的0000报错❌,proxy的报错❌,长时间无响应

文章目录

    • 虚拟环境的安装目录修改
    • 换源
    • 配置proxy
  • conda命令整理
  • pip

对了,有几个东西还得记录一下

虚拟环境的安装目录修改

默认安装路径 ~/.conda/envs

conda config --show
conda config --add envs_dirs C:\Download\Miniconda\envs

至此,还差一步

包管理conda及pip_第1张图片

换源

什么清华,中科大等等各种镜像站,替换conda默认的channels。
Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件,可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。

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
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

conda clean -i 清除索引缓存

  • 参考链接
    • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

配置proxy

法一:配置文件(~/.condar):

包管理conda及pip_第2张图片

法二:命令行

conda config --set proxy_servers.http http://127.0.0.1:7890

conda命令整理

  • conda run -n envName python --version 在指定虚拟环境中运行脚本或命令
  • conda clean -i 清除索引缓存,更换镜像站时用

虚拟环境创建/激活/删除

conda create -n envName [Package...]
conda create -n envName --file requirements.txt
conda activate envName
conda deactivate
conda env remove -n envName

库的安装更新和删除

conda search 
conda install Package -c sourceUrl # 从指定源安装
conda install --file requirements.txt
conda update Package -n envName
conda remove Package -n envName

相关信息查询

# 参数
-n envName
# list all environments
conda env list 
conda info --envs

conda list -n envName   # 列出某个环境下所有Packages
conda list --export     # 打印库文件
conda list --export > requirements.txt 
conda rename -n envName newName 

配置选项

conda info
conda config --show # 查看选项,在下面的add、remove中配置
conda config --add key value    # prepend 在键值列表最上方添加值
conda config --append key value # 在后面添加配置项
conda config --remove KEY VALUE # 删除键的某个值
conda config --remove-key KEY   # 删除键的所有值

## Examples
conda config --add envs_dirs C:\Download\Miniconda\envs
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/...
conda config --set proxy_servers.http http://127.0.0.1:7890

pip

  • pip是Python的包管理器,除早期版本基本都自带 pip 工具。
  • 如果 pip安装库文件失败,可以试试 pip3 工具
  • 镜像站
    • 默认镜像:https://pypi.org/simple
    • 阿里云镜像:https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    • 清华开源镜像:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip --version # 显示pip版本和路径
pip list    # 查看已安装的库
pip list -o # 查看可升级的包
pip show Package  # 查看包的详细信息

# 导出项目的依赖包及版本信息
pip freeze > requirements.txt

# 指定安装包的版本号 :  ==  >=  <=  >  <  
pip install Package
pip install Package -i URL # 指定仓库地址
pip install --upgrade Package # 更新
pip uninstall Package # 卸载
pip install -r requirements.txt

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