conda 常见命令

conda 常见命令

查看,创建,激活,关闭,更新,卸载,删除,清理

0. 获取版本号

conda --version

conda -V

1. 获取帮助

conda --help
conda -h

查看某一命令的帮助,如update命令及remove命令

conda update --help
conda remove --help

同理,以上命令中的–help也可以换成-h。

2. 环境管理

查看环境管理的全部命令帮助

conda env -h

查看虚拟环境

conda-env list  #查看虚拟环境
conda env list  #显示所有的虚拟环境
conda info --envs

创建虚拟环境

conda create --name your_env_name 
#或
conda create -n your_env_name 

创建特定python版本的环境,如建立python3.6的虚拟环境,并将虚拟环境命名为py36

conda create -n py36 python=3.6 #建立python3.6的虚拟环境,并将虚拟环境命名为py36

创建指定python版本下包含某些包的环境

conda create --name your_env_name python=3.5 numpy scipy

激活虚拟环境

激活python3.6版本的虚拟环境

source activate py36 #激活python3.6版本

退出虚拟环境

退出py36虚拟环境

source deactivate

卸载虚拟环境

conda remove -n xxxx --all #卸载xxxx虚拟环境

复制环境

conda create --name new_env_name --clone old_env_name 

conda环境以上命令可以换成如下命令

conda update -n base conda        //更新base环境最新版本的conda
conda create -n xxxx python=3.5   //创建python3.5的xxxx虚拟环境
conda activate xxxx               //开启xxxx环境
conda deactivate                  //关闭环境
conda env list                    //显示所有的虚拟环境
conda remove -n xxxx --all //删除xxxx虚拟环境

3. 分享环境

如果想把当前的环境配置与别人分享,这样ta可以快速建立一个与你一模一样的环境(同一个版本的python及各种包)来共同开发/进行新的实验。一个分享环境的快速方法就是给ta一个你的环境的.yml文件。

首先通过activate target_env要分享的环境target_env,然后输入下面的命令会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件,

conda env export > environment.yml

小伙伴拿到 environment.yml 文件后,将该文件放在工作目录下,可以通过以下命令从该文件创建环境

conda env create -f environment.yml

4. 软件包管理

查看当前环境下已有的安装包

conda list

查看某个不活跃环境下已有的安装包

conda list -n your_env_name

安装xxx安装包

conda install xxx   #安装xxx安装包

为指定环境安装某个包

conda install -n env_name package_name

更新/卸载xxx安装包

conda update xxx   #更新xxx安装包
conda uninstall xxx   #卸载xxx安装包

清理无用包(conda瘦身)

第一步: 通过 conda clean -p 删除一些没用的包,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。
第二步: 通过 conda clean -t 删除缓存的tar软件包

conda clean -p      //删除没有用的包
conda clean -t      //tar打包

5. conda 升级

更新所有库

conda update --all

升级自身

conda update conda   # 更新 conda 自身
conda update anaconda  # 更新 anaconda
conda update anaconda-navigator    #update最新版本的anaconda-navigator   

6. conda Channels

添加 Channels 可以加快包的下载速度

查看当前环境的 Channels

conda config --show channels

Channels 源

官方Channels
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels conda-forge
清华大学 Channels
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/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --set show_channel_urls yes  #从channel中安装包时显示channel的url,这样就可以知道包的安装来源
其他Channels
conda config --add channels genomedk

移除 Channels

conda config --remove channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

使用 Channels

使用特定频道下载指定版本的软件包

conda install --channel https://conda.anaconda.org/conda-forge scikit-surprise=1.1.0

7. anaconda特定版本软件包

以 TensorFlow 1.8.0 为例

  1. 打开anaconda-prompt

  2. 查看tensorflow各个版本:anaconda search -t conda tensorflow(查看会发现有一大堆TensorFlow源,但是不能随便选,选择可以用查找命令定位)

  3. 找到自己安装环境对应的最新TensorFlow, 查看指定包: anaconda show <USER/PACKAGE>

    查看tensorflow版本信息: anaconda show anaconda/tensorflow

  4. 查找后确定要安装1.8.0版本tensorflow, 从指定源安装

conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.8.0 

如果不能通过conda install来安装,文档中提到可以从Anaconda.org安装,也可以用pip直接安装。
pip在Anaconda中已安装好,不需要单独为每个环境安装pip。
如需要用pip管理包,activate环境后直接使用即可。

8. 小技巧

使用 alias 减少命令输入

linux的alias,只要在你的.bashrc里设置以下即可。

比如想快速启动 py36 的环境,将 py36 的启动命令写成别名,放在 ~/.bashrc~/.bash_profile

alias uppy36='source activate py36'

参考

  1. Conda常用命令整理
  2. conda的安装与使用

https://www.jianshu.com/p/47b66c6eb600

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