备份下Anaconda 包管理环境管理命令

前几天写好的github文件被删掉了,重新写了下,在这里备份下.

pyhon开发环境配置

• 系统 Ubuntu 16.04
• 版本 Python 3.6

相对于系统自带的Python,Anaconda方便对不同的项目进行不同的管理,每个环境可以不同的开发环境,免去了频繁设置的繁琐和包管理,项目移植时环境配置问题.使用Anaconda需要掌握环境管理和package管理. 这里给出官方的教程链接,下面用中文简要摘抄一些内容.

 

更改Anaconda源为清华源

• 在命令行下输入以下命令

  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge

  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

  conda config --set show_channel_urls yes

• 在~/.condarc文件添加如下命令

  channels:
     - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
     - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
     - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
     - defaults
  show_channel_urls: true

PS: 自带的源下载速度太慢了,进行更改,中科大的源如有许可也可以,需要时自己搜索.

 

Anaconda 环境管理

conda 版本查看

conda --version

更新conda conda update conda

更新anaconda conda update anaconda

更新python

conda update python

查看已经创建的环境

conda env list

创建环境

conda create -n <env_name> python=x.x

x.x 指定了Python的版本,可在后面跟着包的名字,创建环境时自动安装指定开发包.

创建环境后,需要激活开发环境,在创建结束后,系统都会提示相应的激活和关闭环境命令,一般而言如下,

conda activate <env_name> | source activate <env_name> | activate <env_name>

conda deactivate <env_name> | source deactivate <env_name> | activate <env_name>

共享开发环境,网络教材场会提供.yml文件,即可完成开发环境共享,跟着作者说明执行相应命令.

复制开发环境

conda create -n <env_source_name> --clone <env_clone_name>

删除环境

conda remove -n <env_name> --all

 

Anaconda 包管理

通过conda 命令安装

conda install <package_name> = x.x.x (x.x.x指定版本,可缺省)

查看已经安装的packages

conda list

查看某个指定环境的已安装包

conda list -n <env_name>

给指定环境安装package

conda install -n <env_name> <package_name>

如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境

更新package

conda update -n <env_name> <package_name>

删除package

conda remove -n <env_name> <package_name>

更新conda，保持conda最新

conda update conda

有些package通过conda install 命令无法直接安装,那么则需要搜索并且根据提示安装.如下,

anaconda search -t conda <package_name>

可以看到以列表形式给出了所有相关的库,注意查看支持的Python版本和操作系统,在name中,复制内容到下面的参数<>中,

anaconda show <name_value>

此时会给出package的版本信息,注意最后一句,会给出安装命令,执行即可安装.

 

jupyter notebook使用教程

https://jackpopc.github.io/2019/09/14/jupyter/