Conda python管理packages二 从入门到精通
Conda系列：
- 翻译: Anaconda 与 miniconda的区别
- Miniconda介绍以及安装
- Conda python运行的包和环境管理 入门
- Conda python管理环境environments 一 从入门到精通
- Conda python管理环境environments 二 从入门到精通
- Conda python管理环境environments 三 从入门到精通
- Conda python管理环境environments 四 从入门到精通
- Conda python管理packages一 从入门到精通
1. 从 Anaconda.org 安装软件包 packages
无法使用conda install的包可以从Anaconda.org获取，这是一个用于公共和私人包存储库的包管理服务。Anaconda.org是Anaconda的产品，就像Anaconda和Miniconda一样。
要从 Anaconda.org 安装软件包，请执行以下操作：
- 在浏览器中，转到 http://anaconda.org。
- 若要查找名为
bottleneck的包，请键入 在名为“搜索包”的左上角框中。 - 找到所需的包，然后单击它以转到 详情页面。详细信息页面显示频道的名称。在这个 例如，它是“Pandas”频道。
- 现在你知道了频道名称，使用
conda install安装命令来安装这个包。在你的终端窗口中运行：
conda install -c pandas bottleneck
此命令指示 conda 安装瓶颈包 来自 Anaconda.org 上的 Pandas 频道。
5. 若要检查包是否已安装，请在终端窗口中运行：
conda list
此时将显示包列表，包括bottleneck。
Note注意
有关从多个渠道安装软件包的信息，请参阅管理渠道。
2. 安装非 conda 包 packages
如果 conda 或 Anaconda.org 不提供软件包，您可以 通过 conda-forge 或其他包管理器查找并安装包比如pip。
Pip包并不具备conda包的所有功能，我们建议首先尝试使用conda安装任何包。如果conda无法获取该包，可以尝试在conda-forge中找到并安装它。
如果您仍然无法安装这个软件包，您可以尝试使用pip进行安装。pip和conda软件包之间的差异会导致在兼容性方面存在一定的限制，但conda会尽力与pip保持兼容。
Note注意
pip 和 conda 都包含在 Anaconda 和 Miniconda 中，因此您不会 需要单独安装它们。
Conda 环境取代了 virtualenv，因此无需激活 virtualenv，然后再使用 pip。
可以将 pip 安装在 conda 环境之外或内部 conda 环境。
为了获得conda集成的好处，请确保在当前激活的conda环境中安装pip，然后使用该pip实例安装软件包。命令conda list显示以这种方式安装的软件包，带有一个标签，显示它们是使用pip安装的。
您可以使用命令conda install pip在当前的conda环境中安装pip，如在在环境中使用pip中所讨论的那样。
如果在当前内部和外部都安装了 pip 实例 conda 环境，安装在当前 conda 中的 pip 实例 环境。
要安装非 conda 包，请执行以下操作：
1 . 激活要放置程序的环境：
- 在你的终端窗口中运行
conda activate myenv。
- 要使用 pip 安装程序（如 See），请在终端窗口中运行：
pip install see
- 若要验证包是否已安装，请在终端窗口中运行：
conda list
如果没有显示包，请按照“在环境中使用pip”中描述的方式安装pip，然后再尝试这些命令。
3. 安装商业软件包 packages
安装 IOPro 等商业软件包与 安装任何其他软件包。在终端窗口中，运行：
conda install --name myenv iopro
此命令安装 Anaconda 的免费试用版之一 的商业软件包名为 IOPro，可以加快 Python 处理。除学术用途外，此免费试用版 30 天后过期。
4. Listing package dependencies 列出包依赖项
要查找哪些包依赖于 您的环境中，没有一个特定的 conda 命令。 它需要一系列步骤：
- 列出特定包运行所需的依赖项：
conda search package_name --info
- 查找安装的包缓存目录：
conda info
-
查找包依赖项。默认情况下，
Anaconda/Miniconda将软件包存储在~/anaconda/pkgs/中（在 macOS Catalina 上为~/opt/pkgs/）。 每个包都有一个index.json文件，其中列出了包的依赖项。 此文件位于~anaconda/pkgs/package_name/info/index.json中。 -
现在，您可以找到哪些包依赖于特定包。使用
grep搜索所有index.json文件 如下：
grep package_name ~/anaconda/pkgs/*/info/index.json
结果将是包含package_name的任何内容的完整包路径和版本。
例：
grep numpy ~/anaconda3/pkgs/*/info/index.json
上述命令的输出：
/Users/testuser/anaconda3/pkgs/anaconda-4.3.0-np111py36_0/info/index.json: numpy 1.11.3 py36_0
/Users/testuser/anaconda3/pkgs/anaconda-4.3.0-np111py36_0/info/index.json: numpydoc 0.6.0 py36_0
/Users/testuser/anaconda3/pkgs/anaconda-4.3.0-np111py36_0/info/index.json: numpy 1.11.3 py36_0
请注意，这也返回了“numpydoc”，因为它包含字符串“numpy”。获得更具体的结果 设置您可以添加and。
参考
https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-pkgs.html