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conda/mamba生信软件管理

2019-06-27  本文已影响25人  BeautifulSoulpy

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miniconda配置镜像
创建小环境
查看小环境
进入小环境
查找软件
安装软件指
定软件安装版本
更新软件
查看已安装软件
退出小环境
移除小环境
其他注意内容
pip安装
miniconda安装失败
conda网络错误
conda 安装软件经常冲突
配置镜像出错

1. conda下载

miniconda是anaconda的轻量级替代,安装它就不用安装anaconda,miniconda的功能足够我们后续安装软件使用,不需要同时安装两个

下载系统版本:

这里Miniconda2和Miniconda3都可以;

如何寻找软件最新版本:根据时间戳来定义,比如今天是2019,2,27,目前软件的最新版本时间戳是2019-01-03

如何下载:找到最新时间戳的你需要的版本(如Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh),右击,左击复制链接地址

下载最新版本的linux版示例:wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh

2. miniconda安装

安装最新版本的linux版示例:bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh,你可能会遇到下面的提示:

3. miniconda配置镜像

因为conda安装软件类似R需要从就近的镜像里安装包一样,因此软件安装成功后,必须配置镜像;但是不同于R安装包,这里软件安装一次,只需要设置一次镜像,此后不需要再次设置

当然,R语言也可以通过写配置文件,达到一次设置,永久使用镜像的目的。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
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


# 添加生信软件包下载频道
conda config --add channels conda-forge
conda config --add channels defaults
conda config --add channels r
conda config --add channels bioconda
windows下

####anaconda conda 换源

[https://blog.csdn.net/dream_allday/article/details/80344511](https://blog.csdn.net/dream_allday/article/details/80344511)
在清华源和中科大源之间自行选择

1 添加清华源(已经失效)

# 下面是清华的频道镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
命令行中直接使用以下命令
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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/msys2/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes123456

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/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/

2 添加中科大源
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/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes12345678

3.添加官方源
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels msys2
conda config --add channels menpo
conda config --add channels peterjc123
conda config --add channels r
conda config --add channels conda-forge
conda config --add channels pytorch
conda config --set show_channel_urls yes

4.安装mamba 
conda install mamba-c conda-forge

Linux下
将以上配置文件写在~/.condarc中

vim ~/.condarc
channels:
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true

配置信息保存在 ~/.condarc 里,cat ~/.condarc即可查看!

4. 创建小环境

安装软件前,先设置一个小环境,不要直接在自己账户的当前环境内安装软件;

怎么理解这句话呢?比如你在家里的储藏室放了A东西,但是你还可以再放进去一个柜子,柜子里还可以继续储藏东西,这个柜子就类似一个小储藏室,一个小环境,并且储藏室的环境包含了这个柜子的环境~

你可以创建很多小环境名,有的小环境坏了,你不要就可以了,就好比柜子坏了,你可以扔了,但是如果你把自己账户环境折腾坏了,好比储藏室被你搞坏了,那恢复的代价就高了~~~

conda create -n rna
# 创建一个小环境名为rna
conda install python=2
# 安装python 2版本

# 以上两句话可以等同于一句命令:conda create -n rna python=2

5. 查看小环境

conda info -e
conda info --envs
conda env list    # 都是来查看已经存在小环境名的

# 运行后如下:rna即为刚刚建立成功的小环境名
$ conda info -e
# conda environments:
#
base                  *  /home/you/miniconda2
rna                      /home/you/miniconda2/envs/rna

6. 进入小环境

创建小环境后,安装软件前,一定要进入/激活小环境在安装,否则会安装到当前账户环境下。
source activate rna:激活小环境名为rna的环境
激活成功显示为:(rna) you 16:49:30 ~,用户名前多了(rna)

7. 查找软件

8. 安装软件

第一步:先从bioconda镜像查看软件名具体是什么?一个字母都不能错
第二步:conda install 软件名
第三步:成功调取软件帮助文档==确定安装成功
这里有点类似R包的安装,装后需要library()一下,才能确认安装成功
安装方法:conda install -y sra-tools trim-galore

参数解释:-y要不要均可,是问你同不同意安装,不要的时候,需要手动输入一个y,自己尝试后就理解了这句话含义;sra-tools trim-galore安装两款软件,默认安装最新版; 注意 trim-galore 一个字都不能错,一个字都不能错,重要的事情说三遍!

指定软件安装版本
conda install numpy=1.11:即安装能模糊匹配到numpy版本为1.11
conda install numpy==1.11:即精确安装numpy为1.11的版本

Constraint type Specification Result
Fuzzy numpy=1.11 1.11.0, 1.11.1, 1.11.2, 1.11.18 etc.
Exact numpy==1.11 1.11.0
Greater than or equal to "numpy>=1.11" 1.11.0 or higher
OR "numpy=1.11.1 1.11.3" 1.11.1, 1.11.3
AND "numpy>=1.8,<2" 1.8, 1.9, not 2.0

9. 更新软件

conda update conda:更新conda
conda update bwa:更新bwa;前提是已经安装成功bwa

10. 查看已安装软件

conda list:在当前小环境下,列举所有安装软件。

示例:
source activate rna
conda list
列举rna小环境内安装的所有软件

11. 退出小环境

conda deactivate: linux下conda退出小环境命令

移除小环境
conda env remove --name bio-env:删除小环境及里面的内容

12. 其他注意内容

pip安装

先安装python,才能使用pip安装python的软件,如pip install multiqc

13. miniconda安装失败

然后按照上述步骤重新安装!

conda网络错误

报错如下;

CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://conda.anaconda.org/bioconda/linux-64/homer-4.9.1-pl5.22.0_5.tar.bz2>Elapsed: -
An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.
HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.

实际上,我已经设置好了镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
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 yesconda config --show
conda install -y -c bioconda homer

人为指定channel 可以解决bug

conda install -y -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda homer
conda 安装软件经常冲突

事实上不可能有十全十美的工具,conda非常简易的管理了多个软件流程,那么必然也会有解决不了的事情,必然同一个流程的两个python软件基于不同版本的python包,就尴尬了。

Solving environment: failed
UnsatisfiableError: The following specifications were found to be in conflict: 
 - rsem
Use "conda info <package>" to see the dependencies for each package.

没什么好的办法,只能说把冲突的工具安装到不同的子环境。

Solving environment: failed
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: 
 - salmon 
 - boost=1.64 
 - salmon 
 - libcxx==4.0.0
配置镜像出错
conda: command not found
# 表明环境变量里找不到conda这个软件
# 出错原因:.bashrc里没有配置conda的PATH或者配置过但是没有source ~/.bashrc
# 检验方法:运行echo $PATH,查看是否含有conda安装路径

Warning: 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge' already in 'channels' list, moving to the top
# 表明之前已经运行过这句代码
# 复制镜像配置语句时复制错误,需要重新配置时,需要删除镜像配置文件
rm ~/.condarc 
# 然后重新配置,参考miniconda配置镜像
总结

一步安装conda并且配置好一个ngs组学环境

wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh
# miniconda2软件下载成功

bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh
# 遇到yes/no输入yes,其他直接enter搞定
source ~/.bashrc

conda --help
# miniconda2安装成功,并成功配置好环境变量
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
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
# 配置镜像成功

conda create -n rna python=2# 创建小环境成功,并成功安装python2版本
# 每建立一个小环境,都要装一个python=2的软件作为依赖

source activate rna
# 成功激活进入小环境,即可安装软件
conda install -y fastqc
# 出现三个done,即表示安装成功,否则重新提交命令
fastqc --help
# 成功出现帮助文档,fastqc软件安装成功

conda install -y sra-tools# 出现三个done,即表示安装成功,否则重新提交命令prefetch --help
# 成功出现帮助文档,sra-tools软件安装成功
# 安装什么软件,并不等于调用什么命令--help

source deactivate
# 成功退出rna小环境
# 或直接退出当前账户

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生信环境配置方法改进版——安装简易conda_mamba

mamba 是一个快速的跨平台包管理工具,基于 conda 且与 conda 完全兼容。所谓基于 conda 就是 conda 能干啥它就干啥,所谓兼容就是 conda 怎么用它就怎么用,而缺点就是贼快。

1.用 conda-forge 的 channel 进行安装 ,无报错就成功;
conda install mamba-c conda-forge 

2.报错换种方式安装mamba
conda install -y -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda homer
conda install -y mamba        
#去掉 -y 也可以试一试,安装mamba巨慢;
测试安装成功;安装上mamba,就可以快速的安装各种软件了;

mamba

机器学习库安装

1. sklearn安装:

sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块,对常用的机器学习算法进行了封装
其中包括:
1.分类(Classification)
2.回归(Regression)
3.聚类(Clustering)
4.数据降维(Dimensionality reduction)
5.常用模型(Model selection)
6.数据预处理(Preprocessing)

两种安装方式:
使用 pip
pip install -U scikit-learn

或 conda
conda install scikit-learn
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