conda和pip总结
conda相关
基本命令
查看conda相关信息：conda info
显示所有的虚拟环境: conda info -e(–envs)
激活环境：conda activate xxxx
关闭环境：conda deactivate
创建、删除虚拟环境
创建环境： conda create -n xxxx python=3.7 #创建python3.7的xxxx虚拟环境
删除环境: conda remove -n xxxx --all //删除xxxx虚拟环境
复制、重命名环境
Conda是没有重命名环境的功能的, 要实现这个基本需求, 只能通过愚蠢的克隆-删除的过程,切记不要直接mv移动环境的文件夹来重命名, 会导致一系列无法想象的错误的发生!
克隆oldname环境为newname环境: conda create --name newname --clone oldname
彻底删除旧环境：conda remove --name oldname --all
注意：必须在base环境下进行以上操作，否则会出现各种莫名的问题。
安装、更新、卸载安装包
查看已经安装的文件包: conda list
指定查看xxx虚拟环境下安装的package: conda list -n xxx
安装xxx文件包：conda install xxx
更新xxx文件包：conda update xxx
卸载xxx文件包：conda uninstall xxx
conda安装requirements中的包：
conda install --yes --file requirements.txt
但是这里存在一个问题，如果requirements.txt中的包不可用，则会抛出“无包错误”。使用下面这个命令可以解决这个问题
while read requirement; do conda install --yes $requirement; done < requirements.txt
如果想要在conda命令无效时使用pip命令来代替，那么使用如下命令：
while read requirement; do conda install --yes $requirement || pip install $requirement; done < requirements.txt
conda安装包清理（conda瘦身）
conda clean -H:查看conda clean使用参数
conda clean -p：删除一些没用的包，这个命令会检查哪些包没有在包缓存中被硬依赖到其他地方，并删除它们
conda clean -t：可以删除conda保存下来的tar包。
conda clean -a：删除索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包。
conda自动开启/关闭激活
关闭自动激活状态： conda config --set auto_activate_base false
开启自动激活状态： conda config --set auto_activate_base true
conda批量导出、安装：
可以导出到.yml文件：conda env export > freeze.yml
然后直接创建conda环境：conda env create -f freeze.yml
解决conda install 下载速度慢，conda数据源管理
查看配置信息：conda config --show
显示目前conda的数据源有哪些: conda config --show channels
添加数据源：例如, 添加清华anaconda镜像：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
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/r/
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/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
然后运行conda clean -i清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引
删除单个数据源:
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
恢复默认源：conda config --remove-key channels
pip相关
安装、更新、卸载包
列出当前缓存的包：pip list
安装xxx包： pip install xxx
卸载xxx包： pip uninstall xxx
展示指定的已安装的xxx包: pip show xxx
检查xxx包的依赖是否合适：pip check xxx
pip数据源管理
显示目前pip的数据源有哪些：pip config list
临时使用数据源：pip install markdown -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
永久使用该数据源:
- 方法一：
pip config set global.index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip config set global.trusted-host mirrors.aliyun.com
- 方法二：配置文件配置
vim ~/.pip/pip.conf
写入以下内容：
[global]
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
trusted-host = mirrors.aliyun.com
记录一下pip国内源
阿里云: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣(douban): https://pypi.douban.com/simple/
清华大学: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学： https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
腾讯源： https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
pip批量导出、安装：
生成requirements.txt文件：pip freeze > requirements.txt
安装requirements.txt文件依赖：pip install -r requirements.txt