Python 环境管理 - conda

README.md

安装

https://conda.io/miniconda.html

# shell 载入
if [[ "~/opt/miniconda3" ]]; then
    export PATH=$PATH:~/opt/miniconda3/bin
fi

# 不会每次进入 shell 的时候载入 base 环境
conda config --set auto_activate_base false

镜像

conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

.condarc 里查看镜像

Python 版本管理

# 列出所有环境
> conda env list

# 创建环境
# conda create --name [env name] [python version] [need package]
> conda create --name math python=3.9

# 激活
> conda init zsh

# 关闭 shell 后
> conda activate math

# shell 前出现 (math) 标识
(math) ➜ >

# 退出 conda 环境
(math) ➜ > conda deactivate

# 删除 conda 环境
> conda remove -n [env name] --all

# 重命名环境 - 先复制再删除
> conda create -n new_env_name --clone math
> conda remove -n math --all

包管理

# 指定版本
# conda install [package] = [version]
(math) ➜ > conda install pandas = 1.26.0

# 查看已安装软件
(math) ➜ > conda list

# 更新
(math) ➜ > conda update [package]

# 删除
(math) ➜ > conda remove [package]

在 conda 环境中，还需要使用 pip

conda 本身只提供部分包，远远没有 pip 的多。

这时候就要使用 pip 安装包。

> pip install numpy==1.93

还可以在 create conda env 后，直接使用 pip install -r requirements.txt 安装所有依赖。

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现在我的方案是，把 conda 当作 pyenv 用，只用来隔离 Python 环境。

包的管理，使用 pip 来做。

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