史上最详细的conda常用命令讲解,收藏这一篇就够了

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了史上最详细的conda常用命令讲解,收藏这一篇就够了相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

目录

一、conda命令

conda 命令可以用来:

  • 创建新的 conda 环境。
  • 在现有的 conda 环境中安装/升级包。
  • 查询/搜索 Anaconda 包的索引和当前 Anaconda 的安装。

Tip: 我们可以将前面带有两个短线(--)的常用命令进行缩写(并不是所有的都可以缩写),方法是取一个短线和选项的首字母。例如 --name 可以缩写成 -n--envs 可以缩写成 -e

使用 conda -V 以查看当前的 conda 版本。

1.1 寻求帮助

我们可以通过命令行来寻求相应的帮助,即

conda --help

当然也可以使用缩写

conda -h

执行完如上命令后,我们会看到(这里仅列出一部分):

如果我们想要进一步查看 install 命令该如何使用,只需执行

conda install -h

二、conda info

conda info 可以用来查看相关信息,其格式如下:

conda info [-a] [--base] [-e] [-s] [--unsafe-channels]

-a, -all: 查看所有信息(不常用)。


–base:查看基环境所在路径。

conda info --base


-e, --envs:列出当前所有的 conda 环境。

conda info -e


-s, --system:列出所有的环境变量(不常用)。


–unsafe-channels:查看令牌公开的频道。

conda info --unsafe-channels

三、conda create

conda create 可以用来创建新的 conda 环境,其格式如下:

conda create [-n env_name | -p path] [--clone env_name] [-c channel_address]
             [packages]

-n, --name:我们可以根据环境名称来创建一个 conda 环境,假设我们的环境名称为 my_env

conda create -n my_env

创建完成后,我们使用如下命令进入该环境

conda activate my_env

此时我们的命令行变为


可以看到前面多了一个 (my_env),这个是我们进入了该环境的标志

使用 conda list 命令来查看该环境下都安装了哪些包:

因为我们并没有在创建环境的时候安装包,所以结果自然是什么都没有

如果要退出该环境,只需执行

conda deactivate

注意: 我们只能退到基环境,在基环境下继续退出依然在基环境。


-p, --prefix:除了根据名称创建环境以外,我们还可以根据地址来创建 conda 环境。

在上面的例子中,我们创建的 my_env 环境的地址为:G:\\anaconda3\\envs\\my_env。事实上,如果不指定地址,则所有的环境都会创建在 ...\\anaconda3\\envs\\ 下。

若要根据地址来创建,只需执行

conda create -p G:\\anaconda3\\envs\\my_env

–clone--clone 主要用来克隆(复制)现有的环境。

我们可以根据现有环境的名称来进行克隆,假设现有环境的名称为 original_env,新的环境的名称为 new_env,则只需执行

conda create -n new_env --clone original_env

当然我们也可以根据现有环境的地址来进行克隆:

conda create -n new_env --clone G:\\anaconda3\\envs\\original_env

-c, --channel:首先来介绍一下什么是 conda 频道。

conda 频道是存储 包 的位置,安装 包 时 conda 会搜索现有的频道集合,并选取其中一个频道来安装 包。

conda 的默认频道是 https://repo.anaconda.com/pkgs/,但该频道需要付费,我们一般使用 conda-forge 这个频道来进行安装,它是免费的。

有关频道的设置这里从略,后续的章节会陆续提及。


packages:我们新创建的环境如果不安装必要的包是无法使用的,需要安装的包用空格隔开,即

conda create -n my_env python numpy flask

我们用该命令创建了一个叫 my_env 的环境,同时安装了三个包 pythonnumpyflask

安装完成后,我们使用 conda list 命令查看已经安装的包:

可以看到已经安装的包远不止三个,这是因为有些包需要另外一些包作为前置。

此外,我们的 python 安装的是最新版本,当然我们也可以指定版本进行安装:

conda create -n my_env python=3.9.7 numpy flask

四、conda install

conda install 可以用来在 conda 环境中安装相应的包,具体格式如下:

conda install [-n env_name | -p path] [-c channel_address] [packages]

已经介绍的选项这里就不再介绍了。

例如,我们要在 my_env 下安装 3.9.7 版本的 python。我们可以先进入该环境,然后安装:

conda activate my_env
conda install python=3.9.7

注意,这里的 = 实际上是模糊约束,详情见下图:

也可以直接指定环境安装:

conda install -n my_env python=3.9.7 # 根据名称
conda install -p G:\\anaconda3\\envs\\my_env python=3.9.7 # 根据地址

再例如,安装 cvxpy 时,我们可以从指定的频道(conda-forge)进行安装

conda install -n my_env -c conda-forge cvxpy

五、conda remove

conda remove 可以用来移除 conda 环境中的某些包,也可以移除整个环境,具体格式如下:

conda remove [-n env_name | -p path] [packages] [--all]

例如,如果我们需要移除 my_env 下的 numpy,只需执行

conda remove -n my_env numpy

当然我们也可以移除所有包(即整个conda环境)

conda remove -n my_env --all

需要注意的是,conda 没有提供重命名环境的命令,我们只能先克隆一份原来的环境,然后再删除原来的环境,具体操作如下(例如将环境 a 重命名成 b):

conda create -n b --clone a
conda remove -n a --all

conda uninstallconda remove别名,我们也可以使用 conda uninstall 来移除包,方法是相同的。

六、conda list

conda list 用来列出 conda 环境中的包,具体格式如下:

conda list [-n env_name | -p path] [package]

conda list 只列出当前环境的所有包,若要列出其他环境的包,例如列出 my_env 下的所有包,只需执行:

conda list -n my_env

若要列出 my_env 中与 numpy 相关的包(准确地来说是含有 numpy 字样的包),只需执行:

conda list -n my_env numpy

基于此,我们可以使用 conda list 来查询当前环境是否安装了相应的包(每次只能查询一个),如果最后的结果没有列出,那就说明没有安装。

七、conda search

conda search 用来搜索指定的包,具体格式如下:

conda search [-c channel_address] [-f] [packages]

我们可以指定在 conda-forge 中搜索 numpy

conda search -c conda-forge numpy

事实上,上述命令会搜索到所有包含 numpy 字样的包,如果我们只想搜索 numpy 这个包,需要加上 -f--full-name 的缩写),即

conda search -c conda-forge -f numpy

八、conda update

conda update 用来将一系列的包升级到最新版本,具体格式如下:

conda update [-n env_name | -p path] [packages] [--all]

例如,如果我们想要升级 my_env 下的 numpyscipy,只需执行

conda update -n my_env numpy scipy

如果我们要想更新 my_env 中的所有包,则需执行

conda update -n my_env --all

如果要更新 conda 本身,则需执行

conda update conda

如果要更新 anaconda ,则需执行

conda update anaconda

注: 升级 Anaconda 前需要先升级 conda

九、conda config

conda config 用来配置 conda 的频道,相关信息会存储在 C:\\Users\\你的用户名\\.condarc 文件中。

添加一个频道的格式为:

conda config --add channels [channel]

例如,若要添加 conda-forge 这个频道,只需执行

conda config --add channels conda-forge

由于国外频道速度一般不稳定,我们通常考虑使用国内的频道,例如清华镜像

考虑到 Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件,我们可以先执行

conda config --set show_channel_urls yes

然后再直接修改该文件。

内容如下:

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

修改完后,执行 conda clean -i 清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引。

设置完后,我们可以执行

conda config --get channels

来查看已经添加的频道。

十、最后

  • 本文只介绍了一些最常用的命令和选项,如需了解更多,可前往下方的官方文档进一步学习。
  • 因博主水平有限,文章难免存在疏漏错误之处,欢迎各位读者指出。

参考

[1] conda 官方文档.

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