Mamba来了,Python conda加速神奇,体验飞一般的感觉

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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Mamba来了,Python conda加速神奇,体验飞一般的感觉相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

如果你平日使用conda下载Python package、构建环境,明明设置了国内源,依旧很慢,很慢,很慢,

是不是很抓狂,有过类似经历,文末点个赞或在看。

本期介绍一个Python包管理器Mamba:

  • 使用多线程下载repository data和packages;
  • Mamba使用libsolv加速解决依赖关系 (减少上面图中Solving environment:转圈圈的时间);
  • Mamba的核心部分是通过C++实现,以获得最大执行效率;
  • 最重要的是Mamba可与conda完美兼容 (将conda执行命令中的conda换做mamba即可)。

mamba安装

直接用conda安装,下面一行解决,

 conda install mamba -n base -c conda-forge

如果没配置conda,可以参照之前的文章简单配置一下:

详解Python CONDA

利用Anaconda在Windows及Linux下搭建Python环境

简单比较一下mamba与conda使用区别,

左边是conda,右边是mamba,几乎完全一样,所以用过conda,mamba几乎不用学习就可使用。


mamba安装包 

#以plotnine安装为例
mamba install plotnine  #完美替代龟速的conda install plotnine

3.00 MB/s还是比较喜人的,毕竟conda经常几kb/s!


mamba创建Python环境

mamba create --name python3.5 python=3.5 #完美替代conda

出现以上界面,构建成功,这里注意⚠️,环境的激活和退出只能使用conda activate和conda deactivate

conda activate python3.5 #激活python3.5环境
conda deactivate #退出python3.5环境

进一步学习:

https://github.com/mamba-org/mamba

以上是关于Mamba来了,Python conda加速神奇,体验飞一般的感觉的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Windows tensorflowkeras虚拟环境搭建记录(使用conda和mamba)

conda install总卡在Solving Enveriment的解决方案

conda常见命令

Linux python默认使用conda

python开发简介:Conda,Pip虚环境搭建配置与工程基础实践

基于docker搭建conda深度学习环境(支持GPU加速)