2020-08-17

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Conda 环境管理

使用Conda 可以创建、导出、列出、删除和更新安装了不同版本Python 和/或包的环境,在环境之间切换或移动称为激活环境,同时也可以共享环境文件。

创建环境

  1. 创建一个环境
conda create --name myenv
  1. 创建带特定版本 Python 环境
conda create -n myenv python=3.6
  1. 创建带特定软件包环境
conda create -n myenv scipy
conda create -n myenv python
conda install -n myenv scipy
conda create -n myenv scipy=0.15.0
conda create -n myenv python=3.6
conda install -n myenv scipy=0.15.0
  1. 同时安装多个软件
conda create -n myenv python=3.6 scipy=0.15.0 astroid babel
conda create --no-default-packages -n myenv python

使用 "yml" 配置文件创建环境

  1. 使用"environment.yml"创建环境
conda env create -f environment.yml
  1. 激活新创建环境
conda activate myenv
  1. 确认新环境是否正确构建
conda env list
conda info --envs

在指定路径构建 Conda 环境

  1. 在"envs"目录下创建环境
conda create --prefix ./envs jupyterlab=0.35 matplotlib=3.1 numpy=1.16
  1. 激活环境
conda activate ./envs

更新环境

可以通过更新"yml"文件的方式更新相应环境:

conda env update --prefix ./env --file environment.yml  --prune

克隆环境

可以通过以下方式克隆(复制)一个与原环境相同的新环境:

conda create --name myclone --clone myenv

查看是否克隆成功:

conda info --envs

在相同或不同平台上构建相同的 conda 环境

可以使用具体的配置规范文件在同一操作系统平台上(同一计算机上或不同计算机上)构建相同的 conda 环境:

  1. 运行 "conda list --explicit" 生成环境具体配置信息,如下:

#This file may be used to create an environment using:
#conda create --name <env> --file <this file>
#platform: osx-64
@EXPLICIT
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/mkl-11.3.3-0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/numpy-1.11.1-py35_0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/openssl-1.0.2h-1.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/pip-8.1.2-py35_0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/python-3.5.2-0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/readline-6.2-2.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/setuptools-25.1.6-py35_0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/sqlite-3.13.0-0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/tk-8.5.18-0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/wheel-0.29.0-py35_0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/xz-5.2.2-0.tar.bz2
https://repo.anaconda.com/pkgs/free/osx-64/zlib-1.2.8-3.tar.bz2

  1. 生成环境具体配置信息文件
conda list --explicit > spec-file.txt
  1. 在相同或不同平台根据上述配置文件创建相同环境
conda create --name myenv --file spec-file.txt
  1. 根据上述配置文件在已有环境中安装配置文件内相关软件
conda install --name myenv --file spec-file.txt

激活/退出环境

  1. 激活:
conda activate myenv
  1. 退出:
conda deactivate
  1. 环境启动,使用如下查询:
conda init --help

其他命令

  1. 列出所有现存 conda 环境:
conda info --envs

或:

conda env list

结果示例:

conda environments:
myenv /home/username/miniconda/envs/myenv
snowflakes /home/username/miniconda/envs/snowflakes
bunnies /home/username/miniconda/envs/bunnies

  1. 列出某 conda 环境所有安装包:
conda list -n myenv
conda list
conda list -n myenv scipy
  1. 在 conda 环境中使用 pip
conda install -n myenv pip
conda activate myenv
pip <pip_subcommand>

:尽量在 conda 无法满足需求情况下使用 pip

导出环境配置文件

  1. 激活环境:
conda activate myenv
  1. 导出配置文件
conda env export > environment.yml
  1. 导出特定配置信息,避免不同平台之间配置冲突
conda install python=3.7 codecov
conda env export --from-history

结果示例:

(env-name) ➜ ~ conda env export --from-history
name: env-name
channels:
- conda-forge
- defaults
dependencies:
- python=3.7
- codecov
prefix: /Users/username/anaconda3/envs/env-name

手动生成配置文件

  1. 简单配置:

name: statsdependencies:
- numpy
- pandas

  1. 复杂配置:

name: stats2
channels:
- javascriptdependencies:
- python=3.6 # or 2.7
- bokeh=0.9.2
- numpy=1.9.*
- nodejs=0.10.*
- flask
- pip:
- Flask-Testing

:在定义修补程序版本号时使用了通配符 "*"。通过修正主版本号和次版本号来定义版本号,同时允许补丁版本号变化,这样我们就可以使用我们的环境文件来更新我们的环境,以获得任何bug修复,同时仍然保持软件环境的一致性。

  1. 不适用默认设置:

channels:
- javascript
- nodefaults

删除环境

  1. 删除某一环境:
conda remove --name myenv --all

或:

conda env remove --name myenv
  1. 确认是否删除:
conda info --envs

参考资料

官网https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html

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