anaconda 常见命令使用用法：

Posted 2022-03-30 石工记

查看已经安装的包：

pip list 或者 conda list

安装和更新：

pip install requests
pip install requests --upgrade

或者

conda install requests
conda update requests

更新所有库

conda update --all

更新 conda 自身

conda update conda

更新 anaconda 自身

conda update anaconda

anaconda换源：
制定清华的源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
有资源显示源地址：
conda config --set show_channel_urls yes

Linux和Mac下生成的配置文件路径：~/.condarc

如果电脑中同时有anaconda2和anaconda3

将anaconda3中的python执行程序改为python3(忘了安装好就是python3还是需要改)，pip改成pip3，conda改为conda3再将bin添加到path路径中
更新时可以用conda3 update anaconda 和 conda update anaconda 区别2和3，也可以使用conda绝对路径更新

国内源虽然快但貌似也不是很稳定，也经常超时连不上，不过比官方源好多了

下面是更详细的一些补充

1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。

2、conda常用的命令。

1）conda list 查看安装了哪些包。

2）conda env list 或 conda info -e或 conda info --envs 查看当前存在哪些虚拟环境

3）conda update conda 检查更新当前conda

3、创建python虚拟环境。

使用 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等)命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。

4、使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境。

打开命令行输入python --version可以检查当前python的版本。

使用如下命令即可 激活你的虚拟环境(即将python的版本改变)。

Linux: source activate your_env_name(虚拟环境名称)

Windows: activate your_env_name(虚拟环境名称)

这是再使用python --version可以检查当前python版本是否为想要的。

5、对虚拟环境中安装额外的包。

使用命令conda install -n your_env_name [package]即可安装package到your_env_name中

6、关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)。

使用如下命令即可。

Linux: source deactivate

Windows: deactivate

7、删除虚拟环境。

使用命令conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all， 即可删除。

8、删除环境中的某个包。

使用命令conda remove --name your_env_name package_name 即可。

9、在ubuntu上卸载anaconda的步骤 ：

（一）删除整个anaconda目录：

由于Anaconda的安装文件都包含在一个目录中，所以直接将该目录删除即可。到包含整个anaconda目录的文件夹下，删除整个Anaconda目录：

rm -rf anaconda文件夹名

（二）建议清理下.bashrc中的Anaconda路径：
1.到根目录下，打开终端并输入：
sudo gedit ~/.bashrc
2.在.bashrc文件末尾用#号注释掉之前添加的路径(或直接删除)：
#export PATH=/home/luolingfeng/anaconda3/bin:$PATH
保存并关闭文件
3.使其立即生效，在终端执行：
source ~/.bashrc

4.关闭终端，然后再重启一个新的终端，这一步很重要，不然在原终端上还是绑定有anaconda.

10、jupyter notebook添加/删除kernel

　　(1) 确保python环境下安装了ipykernel
　　conda install ipykernel

　　(2)激活环境

　　source activate myenv

　 （3）创建新的kernel

　　python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"

　　查看jupyter notebook kernel

　　使用命令jupyter kernelspec list可以查看当前的kernel

　　删除jupyter notebook kernel

　　使用命令jupyter kernelspec remove kernelname

参考网址：https://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments

11、分享环境

(1):如果你想把你当前的环境配置与别人分享，这样ta可以快速建立一个与你一模一样的环境（同一个版本的python及各种包）来共同开发/进行新的实验。一个分享环境的快速方法就是给ta一个你的环境的.yml文件。
首先通过activate target_env要分享的环境target_env，然后输入下面的命令会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件，
conda env export > environment.yml（导出所有的环境包括ｐｉｐ安装的）
小伙伴拿到environment.yml文件后，将该文件放在工作目录下，可以通过以下命令从该文件创建环境
conda env create -f environment.yml
.yml是这个样子的

(2):pip freeze > requirements.txt 导出ｃｏｎｄａ当前安装的环境中使用ｐｉｐ安装的环境到requirements.txt中

最后附一个实例方便大家学习

# 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本）
conda create --name python34 python=3.4

# 安装好后，使用activate激活某个环境
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac
# 激活后，会发现terminal输入的地方多了python34的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.4对应的命令加入PATH

# 此时，再次输入
python --version
# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系统已经切换到了3.4的环境

# 如果想返回默认的python 2.7环境，运行
deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac

# 删除一个已有的环境
conda remove --name python34 --all