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codna使用

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Abstract:虚拟环境安装需要conda,conda在win与Linux中基本相同.学会使用帮助信息,国内一般都需要镜像考虑,还有移植环境.重点是帮助信息和镜像源.

Keywords:conda命令

参考文献

conda常用命令

conda windows

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# 创建环境
conda create -n environment python==version package
# 移除环境
conda remove -n environment --all
# conda环境查询
conda info -e
# 进入环境
conda activate env
# 安装包
conda install 包名称==version
# 搜索包
conda search package
# 查看环境所有包
conda list
# 环境重命名
conda create --name new_env_name --clone old_env_name
#复制环境
conda create -n name --clone name
# 升级conda和package
conda update conda
conda update package
# 卸载package
conda uninstall package
# 清理conda
conda clean -a #删除缓存、未使用的包、tar包
conda clean -p # 删除未使用的包
conda clean -t #删除tar包
# 增加镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
# 移除环境报错解决方案
使用conda remove -n tem --all  删除环境时，发现如下错误：
PackagesNotFoundError: The following packages are missing from the target environment:
解决方案：
conda env remove -n tem(要移除的环境名称)

conda linux

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1 anacoda 安装
# 执行安装文件,-p指定位置
./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh -p /home/anaconda3/
#yes 
#Do you wish the installer to initialize Anaconda3
#by running conda init? [yes|no] 决定你是否愿意将anaconda放入环境变量
#yes
source ~/.bashrc
# 在/etc/profile尾部，添加如下，所有用户就都可以用了
export PATH=/home/anaconda3/bin:$PATH
2 常用命令
# 创建一个名为envTest的环境，指定Python版本是3.6
conda create -n envTest python==3.6
# 激活虚拟环境
activate envTest # for Windows
source activate envTest # for Linux & Mac
# 退出虚拟环境
deactivate envTest # for Windows
source deactivate envTest # for Linux & Mac
# 删除一个已有的环境
conda remove -n envTest  --all
# 复制某个环境
conda create -n new_env_name --clone old_env_name 
# 安装
conda install scikit-learn
# 分享环境 需先activate激活环境
conda env export > environment.yml#传送
conda env create -f environment.yml#接收后操作
3 修改python版本
#1.新建一个anaconda虚拟环境，指定Python版本
conda create -n envTest python=3.5
#2.直接将现有的anaconda中python更改为3.5
sudo conda install python=3.5
#3.下载并安装对应Python版本的anaconda，anaconda4.2->python3.5
#https://repo.continuum.io/archive/

4 清理conda缓存
conda clean -p      # 删除没有用的包 --packages
conda clean -t      # 删除tar打包 --tarballs
conda clean -y -all # 删除所有的安装包及cache(索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包)

5 conda国内源
#	查看当前源
conda config --show-sources
#	添加源
#conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  #清华源停服 
# 	腾讯云
conda config --add channels https://mirrors.cloud.tencent.com/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.cloud.tencent.com/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
#	换回默认源
conda config --remove-key channels

6 pip国内源
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/
    
# 使用豆瓣源安装
pip install opencv-python -i http://pypi.douban.com/simple 
# 报错说不信任该源，执行如下：
pip install opencv-python -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
# 生成requirements.txt文件
pip freeze > requirements.txt
# 安装requirements.txt依赖
pip install -r requirements.txt