添加conda环境

Posted 2021-06-20 道友请留步W

退出base环境回到系统自带的环境

conda deactivate 
#当你安装好Anaconda，每次打开终端都会自动帮你激活基本环境（base），有时候确实自己不需要激活Conda环境（因为打开终端不一定要用到 Python），
#而且该项操作还会拖慢打开的终端的响应速度，十分烦人，经过网上查找方案，直接在终端输入：
conda config --set auto_activate_base false

创建并激活一个环境
使用conda create命令，后边跟上你希望用来称呼它的任何名字：

conda create --name snowflake biopython
这条命令将会给biopython包创建一个新的环境，位置在/envs/snowflakes
小技巧：很多跟在--后边常用的命令选项，可以被略写为一个短线加命令首字母。所以--name选项和-n的作用是一样的。通过conda -h或conda –-help来看大量的缩写。

激活这个新环境
Linux，OS X: source activate snowflakes
Windows：activate snowflake`
小技巧：新的开发环境会被默认安装在你conda目录下的envs文件目录下。你可以指定一个其他的路径；去通过conda create -h了解更多信息吧。
小技巧：如果我们没有指定安装python的版本，donda会安装我们最初安装conda时所装的那个版本的python。

创建第二个环境
这次让我们来创建并命名一个新环境，然后安装另一个版本的python以及两个包 Astroid 和 Babel。

conda create -n bunnies python=3 Astroid Babel
这将创建第二个基于python3 ，包含Astroid 和 Babel 包，称为bunnies的新环境，在/envs/bunnies文件夹里。
小技巧：在此同时安装你想在这个环境中运行的包，
小提示：在你创建环境的同时安装好所有你想要的包，在后来依次安装可能会导致依赖性问题（貌似是，不太懂这个术语怎么翻）。
小技巧：你可以在conda create命令后边附加跟多的条件，键入conda create –h 查看更多细节。

列出所有的环境
现在让我们来检查一下截至目前你所安装的环境，使用conda environment info 命令来查看它:

conda info --envs
你将会看到如下的环境列表：

conda environments:

snowflakes * /home/username/miniconda/envs/snowflakes
bunnies /home/username/miniconda/envs/bunnies

root /home/username/miniconda
确认当前环境
你现在处于哪个环境中呢？snowflakes还是bunnies？想要确定它，输入下面的代码：

conda info -envis
conda将会显示所有环境的列表，当前环境会显示在一个括号内。

(snowflakes)
注意：conda有时也会在目前活动的环境前边加上*号。

切换到另一个环境(activate/deactivate)
为了切换到另一个环境，键入下列命令以及所需环境的名字。

Linux，OS X: source activate snowflakes
Windows：activate snowflakes
如果要从你当前工作环境的路径切换到系统根目录时，键入：

Linux，OS X: source deactivate
Windows: deactivate
当该环境不再活动时，将不再被提前显示。

复制一个环境
通过克隆来复制一个环境。这儿将通过克隆snowfllakes来创建一个称为flowers的副本。

conda create -n flowers --clone snowflakes
通过conda info –-envs来检查环境
你现在应该可以看到一个环境列表：flowers, bunnies, and snowflakes.

删除一个环境
如果你不想要这个名为flowers的环境，就按照如下方法移除该环境：

conda remove -n flowers --all
为了确定这个名为flowers的环境已经被移除，输入以下命令：

conda info -e
flowers 已经不再在你的环境列表里了，所以我们知道它被删除了。

学习更多关于环境的知识
如果你想学习更多关于conda的命令，就在该命令后边跟上 -h

conda remove -h
3. 管理Python
conda对Python的管理跟其他包的管理类似，所以可以很轻松地管理和升级多个安装。

检查python版本
首先让我们检查那个版本的python可以被安装：

conda search --full --name python
你可以使用conda search python来看到所有名字中含有“python”的包或者加上--full --name命令选项来列出完全与“python”匹配的包。

安装一个不同版本的python
现在我们假设你需要python3来编译程序，但是你不想覆盖掉你的python2.7来升级，你可以创建并激活一个名为snakes的环境，并通过下面的命令来安装最新版本的python3：

conda create -n snakes python=３
·Linux，OS X：source activate snakes
·Windows： activate snakes
小提示：给环境取一个很形象的名字，例如“Python3”是很明智的，但是并不有趣。

确定环境添加成功
为了确保snakes环境已经被安装了，键入如下命令：

conda info -e
conda会显示环境列表，当前活动的环境会被括号括起来（snakes）

检查新的环境中的python版本
确保snakes环境中运行的是python3：

python --version
使用不同版本的python
为了使用不同版本的python，你可以切换环境，通过简单的激活它就可以，让我们看看如何返回默认2.7

·Linux，OS X: source activate snowflakes
·Windows：activate snowflakes
检查python版本：
确保snowflakes环境中仍然在运行你安装conda时安装的那个版本的python。

python --version
注销该环境
当你完成了在snowflakes环境中的工作室，注销掉该环境并转换你的路径到先前的状态：

·Linux，OS X：source deactivate
·Windows：deactivate
4. 管理包
现在让我们来演示包。我们已经安装了一些包（Astroid，Babel和一些特定版本的python），当我们创建一个新环境时。我们检查我们已经安装了那些包，检查哪些是可用的，寻找特定的包并安装它。接下来我们在Anconda.org仓库中查找并安装一些指定的包，用conda来完成更多pip可以实现的安装，并安装一个商业包。

查看该环境中包和其版本的列表：
使用这条命令来查看哪个版本的python或其他程序安装在了该环境中，或者确保某些包已经被安装了或被删除了。在你的终端窗口中输入：

conda list
使用conda命令查看可用包的列表
一个可用conda安装的包的列表，按照Python版本分类，可以从这个地址获得：
http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html

查找一个包
首先让我们来检查我们需要的这个包是否可以通过conda来安装：

conda search beautifulsoup4
它展示了这个包，所以我们知道它是可用的。

安装一个新包
我们将在当前环境中安装这个Beautiful Soup包，使用conda命令如下；
conda install --name bunnies beautifulsoup4
提示：你必须告诉conda你要安装环境的名字（-n bunies）否则它将会被安装到当前环境中。
现在激活bunnies环境，并且用conda list来显示哪些程序被安装了。

·Linux，OS X：source activate bunnies
·Windows：activate bunnies
所有的平台：
conda list
从Anaconda.org安装一个包
如果一个包不能使用conda安装，我们接下来将在Anaconda.org网站查找。Anaconda.org向公开和私有包仓库提供包管理服务。Anaconda.org是一个连续分析产品。
提示：你在Anaconda.org下载东西的时候不强制要求注册。
为了从Anaconda.org下载到当前的环境中，我们需要通过指定Anaconda.org为一个特定通道，通过输入这个包的完整路径来实现。
在浏览器中，去 http://anaconda.org 网站。我们查找一个叫“bottleneck”的包，所以在左上角的叫“Search Anaconda Cloud”搜索框中输入“bottleneck”并点击search按钮。
Anaconda.org上会有超过一打的bottleneck包的版本可用，但是我们想要那个被下载最频繁的版本。所以你可以通过下载量来排序，通过点击Download栏。
点击包的名字来选择最常被下载的包。它会链接到Anaconda.org详情页显示下载的具体命令：

conda install --channel https：//conda .anaconda.ort/pandas bottleneck
检查被下载的包
conda list
通过pip命令来安装包
对于那些无法通过conda安装或者从Anaconda.org获得的包，我们通常可以用pip（“pip install packages”的简称）来安装包。
提示： pip只是一个包管理器，所以它不能为你管理环境。pip甚至不能升级python，因为它不像conda一样把python当做包来处理。但是它可以安装一些conda安装不了的包，和vice versa（此处不会翻译）。pip和conda都集成在Anaconda或miniconda里边。

我们激活我们想放置程序的环境，然后通过pip安装一个叫“See”的程序。

·Linux，OS X： source activate bunnies
·Windows：activate bunnies
所有平台：
pip install see
检查pip安装
检查See是否被安装：

conda list
安装商业包
安装商业包与你安装其他的包的过程异常。举个例子，让我们安装并删除一个更新的商业包的免费试用 IOPro，可以加速你的python处理速度：

conda install iopro
提示：除了学术使用，该版本在30天后试用期满

你现在可以安装以及检查你想用conda安装的任何包，无论使用conda命令、从Anaconda.org下载或者使用pip安装，无论开源软件还是商业包。

5. 移除包、环境、或者conda
   如果你愿意的话。让我们通过移除一个或多个试验包、环境以及conda来结束这次测试指导。

移除包
假设你决定不再使用商业包IOPro。你可以在bunnies环境中移除它。

conda remove -n bunnies iopro
确认包已经被移除
使用conda list命令来确认IOPro已经被移除了

conda list
移除环境
我们不再需要snakes环境了，所以输入以下命令：
conda remove -n snakes --all

确认环境被移除
为了确认snakes环境已经被移除了，输入以下命令：

conda info --envis
snakes不再显示在环境列表里了，所以我们知道它已经被删除了

删除conda
Linux，OS X：
移除Anaconda 或 Miniconda 安装文件夹
rm -rf ~/miniconda OR rm -rf ~/anaconda
Windows：
去控制面板，点击“添加或删除程序”，选择“Python2.7（Anaconda）”或“Python2.7（Miniconda）”并点击删除程序。

在fish下面不能使用source activate命令，得加入如下这句话，同时使用conda activate + ENV

source (conda info --root)/etc/fish/conf.d/conda.fish