Conda 配置 Python 环境

Posted 2023-04-04 秋雨几何

文章目录

• 前言
• 一、Conda 是什么
• 二、如何获取
• 三、使用 Conda 命令配置多环境
• • 1.创建新环境
  • 2.激活新环境
  • 3.配置新环境
  • 4.退出新环境
  • 5.检查所有环境
  • 6.检查所有安装的包
  • 7.删除某环境
  • 8.重命名某环境
• 四、使用 Anaconda Navigator 配置多环境
• • 1.简介
  • 2.安装
  • 3.基本操作
  • 4.环境选项面板介绍
  • 5.其他操作

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前言

我们在使用 Python 时，有时需要多个 Python 的环境，有的使用 Python2，而有的要使用 Python3，这时就要安装多个版本的 Python，但是管理起来很不方便。Conda 的作用在此刻就显现出来了，它可以创建多个 Python 环境，统一管理，互不干扰，非常方便。

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一、Conda 是什么

Conda 是一个开源的软件包和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。它的包管理与 pip 类似，可以用来管理 Python 的第三方包。

Anaconda 和 Miniconda 都是基于 Conda 的管理工具集合，它们包含了 Conda、某一个版本的 Python 和一批第三方库等。其中 Anaconda 包含了 Conda、Python 等 180 多个科学计算的包及其依赖项，因此体积较大。而 Miniconda 是最小的 Conda 安装环境，仅包括一些必要的工具集。

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二、如何获取

Conda 官网

Anaconda 下载页面

Miniconda 下载页面

Anaconda 和 Miniconda 均支持 Windows、macOS 和 Linux 等主流操作系统，请按需求选择相应版本下载。

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三、使用 Conda 命令配置多环境

1.创建新环境

Anaconda（或 Miniconda）安装完成后，在开始菜单打开 Anaconda Prompt，执行以下命令

conda create -n tensorflow python=3.8.12

• tensorflow 是创建的新环境名称，可以任意取
• -n 是 --name 的简写
• python=3.8.12 是新环境安装的 Python 版本号，不加则默认为 Anaconda（或 Miniconda）的 Python 版本

2.激活新环境

输入命令激活前面创建的名为 tensorflow 的环境

conda activate tensorflow

• 命令行窗口由 (base) C:\\Users 变为 (tensorflow) C:\\Users 时，说明已经激活并进入新环境中

3.配置新环境

在 当前环境 下，输入命令安装 tensorflow

# 使用 conda 安装
conda install tensorflow
# 使用 pip 安装 (推荐)
pip install tensorflow

在使用 Conda 创建的 Python 环境中可以使用 pip 安装包

等待安装完成即可

4.退出新环境

退出 tensorflow 环境

conda deactivate

• 命令行窗口由 (tensorflow) C:\\Users 重新变为 (base) C:\\Users 时，说明已经退出新环境，回到 base 环境

5.检查所有环境

在任意环境下输入以下命令

conda info -e
# 或者
conda env list

执行此命令后，会显示以下结果

## conda environments:
#
base                  *  C:\\ProgramData\\Anaconda3
tensorflow               C:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs\\tensorflow

• * 号表示目前所处的环境位置

6.检查所有安装的包

conda list

以下显示即为已经安装的包

## packages in environment at C:\\ProgramData\\Anaconda3:
#
## Name                    Version              Build       Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf     0.1.0                py38_0
alabaster                  0.7.12               py_0
anaconda                   2020.11              py38_0
anaconda-client            1.7.2                py38_0
...

## 注：剩余的包此处已略过

7.删除某环境

conda remove -n tensorflow --all

• tensorflow 为移除的环境名称

8.重命名某环境

Conda 其实并没有重命名指令，实现重命名是通过克隆完成的，分两步：

1. 先克隆一份旧环境，克隆时重新命名
2. 然后删除旧环境

## 第一步：
conda create -n pytorch --clone tensorflow
## 第二步：
conda remove -n tensorflow --all

• --clone 后面为旧环境的名字
• -n 后面为新的名字

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四、使用 Anaconda Navigator 配置多环境

1.简介

Anaconda Navigator 是 Anaconda 的桌面图形用户界面，可以不使用命令行命令来实现 Conda 的基本操作，同样适用于 Windows，macOS 和 Linux。

2.安装

Anaconda 默认的 base 环境已经安装了 Anaconda Navigator，而 Miniconda 需要输入以下命令来安装

conda install anaconda-navigator

3.基本操作

打开 Anaconda Navigator 之后，按如下步骤操作来创建环境：

4.环境选项面板介绍

5.其他操作

• 在某环境中安装 Python 包时要使用 conda 命令或者 pip 命令
• base 为基础环境，Anaconda 安装完成后自动产生
• 其他配置好的环境位置：C:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs（以默认安装位置为例）

python开发简介：Conda，Pip虚环境搭建配置与工程基础实践

文章大纲

• python 虚拟环境
• Conda
• • 1. 配置conda 安装源
  • • 删除源
    • conda 配置文件大全
    • 加速 conda-forge 下载，设置超时时间
    • 配置文件位置
    • 激活环境
  • 2. 创建conda 并使用虚拟环境
  • 3. conda 环境的导入导出
• pip
• • pip 配置安装源
  • pip 命令的其他使用方式
• 参考文献

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python 虚拟环境

有了集成开发环境，数据科学工具箱，我们还要准备搭建python 的虚拟环境。这是由于开源软件目前更新换代非常快，不同开发包之间相互依赖和更新可能引起的冲突及连锁反应。

进行Python开发时，多个项目可能使用到不同的依赖，例如：

A项目需要1.8版本的tensorflow，