一招搞定anaconda

Love The Way You Lie 2022-12-02 15:21 148阅读 0赞

### 一招搞定anaconda ###

*  1.安装
 *  2.镜像源配置
 *  3.虚拟环境的管理
 *  4.不通过缓存下载
 *  5.conda环境复制

# 1.安装 #

在官网下载会发现真的好慢，此处建议直接通过清华大学镜像下载，镜像链接如下：

> [https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A][https_mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn_anaconda_archive_C_M_O_A]

另外可以在这个镜像网站下载自己所需的软件，下面是该网站的一个截图  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
下载好镜像后，直接点击，安装过程中需要注意以下几点：

**1.为谁使用**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
建议选推荐的Just Me，如果你的计算机有多个用户，可以按需选择。

**2.安装路径**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
建议安装在c盘以外的其他位置，默认路径C:\\Users\\你的用户名

**3.是否添加环境变量**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_5]  
官方不建议，但是我觉得添加比较方便，不添加的话，在命令行没办法直接使用conda命令的，需要通过开始菜单的Anaconda Prompt命令窗运行命令，看个人选择吧。  
安装好后，在命令行或者Anaconda Prompt输入以下命令

> conda --version

如果显示了anaconda的版本信息，则证明安装成功。  
![在这里插入图片描述][20200831103429133.png]

# 2.镜像源配置 #

对于镜像源的配置，一种是对通过conda命令下载包的配置镜像源，另一种是为pip命令下载包配置镜像源  
conda镜像源配置

**1.添加镜像源**

在使用conda安装一些所需包之前，如果此时直接下载包，会发现速度慢的掉渣，因此可以先修改下镜像源为国内镜像源，下面为清华镜像源与中科大镜像源，建议统统添加，添加好以后，关掉命令窗，再打开（此处我看有些人这样建议，说重启命令窗下载速度才会变快，那就操作一下吧，反正没坏处），此时再下载包，会发现真的起飞了。

清华镜像源
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
    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/pkgs/free/
    中科大镜像源
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

再通过下面的命令设置搜索时显示镜像源的地址

> conda config --set show\_channel\_urls yes

**2.显示镜像源**

此时，通过以下命令可以查看已经配置的镜像源（此处显示的先后顺序就是利用的镜像源下载的先后顺序，最初默认的镜像源在最后，也就是当前面设置的所有镜像都下载不了该包，再通过默认通道下载）

> conda config --show

**3.删除镜像源**

当该镜像源不管用时，可以通过以下命令清除某个镜像源（url地址指的就是配置的镜像源的网址）

> conda config --remove channels url地址

也可以清除所有的镜像源，命令如下

> conda config --remove-key channels

pip镜像源的配置

**1.常用镜像源**

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/  
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/  
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/  
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

**2.使用pip镜像源**

a.临时使用（建议该种方法）  
在使用pip install 包名命令时，在其后加上`-i 镜像源url地址`，如:

> pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

b.永久配置使用（不建议使用）  
直接在命令行输入以下命令，下面以清华镜像源为例

> pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

此时再通过pip命令下载，真的就会起飞。

# 3.虚拟环境的管理 #

**为什么要创建虚拟环境？**  
这是因为不同的项目可能需要的python版本、包的版本不同，另外，anaconda下载好后，里面包含了python以及很多包，但是并不是所有包我们的项目都需要，如直接用该环境配置我们的项目，那项目每次需要加载很多不需要的包。

因此我们不直接使用下载的anaconda中的环境，通过创建一个虚拟环境，在虚拟环境中安装所需要的包，让此虚拟环境来适应我们的项目，在pycharm等编辑器中，选择虚拟环境中的解释器，让其运行我们的项目。

可以看出创建虚拟环境即安装一个真实的python环境, 另外我们可以通过activate等命令去切换我们当前的python环境, 用存在不同版本解释器和不同包的虚拟环境去运行项目。

创建好的虚拟环境，在anaconda安装路径下的envs文件夹下。

**1.创建虚拟环境**

输入以下命令，创建名为python3的虚拟环境

> conda create -n python3 python=3.7.6

**2.激活环境**

创建好以后会有提示激活环境，输入以下命令行激活并进入虚拟环境(此处虚拟环境名为python3)

> activate python3

![在这里插入图片描述][20200901002756637.png]  
此时显示进入虚拟环境了，可以下载所需要的包了  
**3.退出虚拟环境**

承接上面进入名为python的虚拟环境，退出该虚拟环境，则输入下面的命令

> conda deactivate

**4.显示所有的环境**

通过下面命的命令显示此时anaconda拥有的所有环境

> conda info --env

**5.显示虚拟环境中安装的所有包**

进入虚拟环境，然后通过以下命令显示该环境中安装的所有包

> conda list

如果在anaconda基环境下，则需要在上面的命令后添加`-n 虚拟环境名`  
**6.删除虚拟环境中的包**

通过以下命令删除包

> conda remove 包名  
> 或  
> pip uninstall 包名

**7.删除虚拟环境**

在基环境中，可以通过下面的命令可以删除该虚拟环境

> conda remove --name 环境名 --all

我发现通过这种方式删除虚拟环境，实际上会保存虚拟环境的Scripts文件，不过没啥影响

**8.分享该虚拟环境**

此处以保存文件名env.yaml为例

> conda env export > env.yaml

我直接安装的默认路径下，此时生成的env.yaml文件保存在默认路径下，即**C:\\Users\\你的用户名**路径下。

**9.用分享的.yaml文件创建虚拟环境**

当小伙伴拿到你分享的.yaml文件后，放到anaconda安装路径下，然后通过下面的命令，便可以安装一个和你相同环境名字的虚拟环境了。

> conda env create -f env.yaml

此处，如果自己想尝试下用自己分享的文件创建虚拟环境，注意需要修改该文件下的name，因为自己已经含有一个相同name的虚拟环境了，会提示`CondaValueError: prefix already exists`错误，将其改个名字就ok了。

# 4.不通过缓存下载 #

其实在我们下载包的过程中，当未完全下载好包而出现停止时，若再输入命令下载会在上次的基础上接着下载，也就是存在缓存，而有时下载中出现的意外导致之前的缓存不可应用，因此需要不通过缓存区下载包，主要使用`--no-cache-dir install`即可  
如：

> pip --no-cache-dir install 包名 -i url路径

# 5.conda环境复制 #

导出.yaml环境文件  
通过下面的命令导出conda环境的包

conda env export > environment.yaml

注意：在哪个路径下使用的上述命令，该文件便会出现在其文件路径下。  
关于conda环境复制，其他可参考的博客  
https://blog.csdn.net/sinat\_28442665/article/details/86650152

上面这些时比较常用的 ，以后用到其他的会及时更新。

[https_mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn_anaconda_archive_C_M_O_A]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A
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[20200831103429133.png]: /images/20221123/15952e1956a147de9b894ad5b0065cd5.png
[20200901002756637.png]: /images/20221123/06e7fd8112ca40b687cfdc4473f06ce9.png