介绍

  • 开源包管理系统和环境管理系统 ，包括多种语言的包安装，运行，更新，删除，最重要的是可以解决包依赖问题
  • 支持语言包括 Python，R，Ruby，Lua，Scala，Java，JavaScript，C / C ++，FORTRAN
  • 支持在Windows，macOS和Linux上运行
  • Conda可以构建不同的环境，同时可以对环境进行保存，加载和切换操作
  • conda包和环境管理器包含在所有版本的Anaconda和Miniconda中

安装

  • 下载 (Linux 64位系统为例)
    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

    清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
    anaconda：https://www.anaconda.com/products/individual
    miniconda：https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
    miniconda 与 anaconda 的区别：minicoda 是只有conda基础功能的软件，相当于毛坯房。anaconda 除了 minicoda 功能外，加入了大量常用的包，相当于精装房。

  • 安装

    bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

  • 配置环境

  • 查看是否安装成功,如果安装没问题会显示conda版本号

    conda --version

  • 配置镜像

    conda config --set show_channel_urls yes

    Linux：vim ~/.condarc

    Windows：文件在 C:\Users\你的用户名\.condarc

    如果没有.condarc文件，可以先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件

    替换原文件内容为： 

    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

    • 清除缓存 conda clean -i

    • 新建环境

      conda create --name your_env_name

      your_env_name是环境名称，对环境的操作后面会详述

    • 激活环境

      conda activate

  • pip 镜像配置

    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip -U
    pip config set global.index-url https://pypi.douban.com/simple

    其他镜像地址

    镜像 地址
    阿里云 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    豆瓣 https://pypi.douban.com/simple/
    清华大学 httpss://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
    中国科学技术大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    华中科技大学 https://pypi.hustunique.com/

使用

文档：https://conda.io/en/latest/

包管理功能

  • 搜索包

    • 查看特定包

      conda search fastqc

  • 安装包

    • 安装特定包（需要确认安装，可以看到conda已经将包依赖问题，环境问题已经解决）

      conda install fastqc

      mark

    • 安装特定版本的软件包（查看软件版本可以使用conda search fastqc）

      conda install fastqc=0.11.6

      mark

    • 安装多个包

      conda install fastqc multiqc

  • 包更新

    • 更新特定包

      conda update fastqc

    • 更新Python

      conda update python

    • 更新conda本身及Anaconda元数据包

      conda update conda

      conda update anaconda

    • 防止包更新

      conda update fastqc --no-pin

      在环境的conda-meta目录中，添加一个名为pinned的文件，其中包含您不想更新的软件包列表。

  • 包删除

    • 删除当前环境中的包

      conda remove pkg_name

    • 删除特定环境中的包

      conda remove -n env_name pkg_name

    • 删除多个包

      conda remove pkg_name1 pkg_name2

    • 确认删除的包

      conda list

  • 包列表

    • 当前环境所有包

      conda list

    • 特定环境所有包

      conda list -n env_name

环境管理功能

  • 创建环境

    • 创建特定名字的环境

      conda create -n env_name

    • 使用特定版本的Python创建环境

      conda create -n env_name python=3.4

    • 使用特定包创建环境

      conda create -n env_name pandas

    • 用 environment.yml 配置文件创建环境

      conda env create -f nvironment.yml

      environment.yml 文件：

      name: stats2
      channels:
        - javascript
      dependencies:
        - python=3.4   # or 2.7
        - bokeh=0.9.2
        - numpy=1.9.*
        - nodejs=0.10.*
        - flask
        - pip:
          - Flask-Testing

  • 导出环境文件environment

    • 导出environment.yml环境文件

      • 激活需要导出文件的环境

        conda activate env_name

      • 导出

        conda env export > environment.yml

  • 激活环境

    conda activate env_name

  • 停用环境

    conda deactivate env_name

  • 查看环境（当前环境用*表示）

    conda info -envs
    或conda env list

    mark

  • 删除环境

    conda remove -n env_name --all

  • 构建相同的conda环境（不同机器间的环境复制）

    • 激活需要导出配置文件的环境

      conda list --explicit > files.txt

    • 在同系统的不同机器执行

      conda create --name env_name -f files.txt

  • 克隆环境（同一台机器的环境复制

    conda create --name clone_env_name --clone env_name

渠道管理

  • 添加新渠道到顶部，最高优先级

    conda config --add channels new_channel

    或者conda config --prepend channels new_channel

  • 添加新渠道到底部，最低优先级

    conda config --append channels new_channel

卸载

直接卸载会有配置文件，注册表等残留

  • conda install anaconda-clean
  • anaconda-clean --yes
  • 进入安装目录执行 Uninstall_Anaconda3.exe

实例

创建不同版本的Python环境

  • Python 3.6 的 Anaconda 环境

    conda create -n py36 python=3.6 anaconda

  • Python 2.7 的 Anaconda 环境

    conda create -n py27 python=2.7 anaconda

报错解决

1、conda activate 后报找不到路径错误
解决：修改用户名为英文，参考：https://blog.csdn.net/weixin_44815511/article/details/121549369
2、安装或卸载anaconda 后打不开cmd
解决：打开注册表，Computer\HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Microsoft\Command Processor，删除 AutoRun 项