Conda 使用教程

Conda 使用教程

Conda的安装，加速配置详见：清华大学开源站。

不是专业搞Python的，懂的特别少，个人对Conda的理解就是一个环境管理器。用前端举例子，一个conda环境就是一个vue脚手架的概念吧。pip就类似于npm，可以在不同的环境安装不同的依赖包。

0、Linux环境安装Conda

MacOS和Windows安装Conda的方法都非常简单，可以直接使用图形化界面安装。下面介绍一下Linux下的安装方式：

# 下载conda 如果要安装其他的版本可以在清华大学源找到对应的安装包
wget --no-check-certificate https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

Linux下Conda的安装包是一个sh脚本，下载后只需要授权安装即可。

# 授权
chmod +x Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh 
# 安装
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

安装的过程中会提示同意安装协议等，一路yes就ok。安装完成后，会发现conda命令无法正常使用，这里要注意，需要执行如下命令才能生效：

source ~/.bashrc

1、创建Conda环境

使用conda可以在电脑上创建很多套相互隔离的Python环境，命令如下：

# 语法
conda create --name <env_name> python=<version> [package_name1] [package_name2] [...]
# 样例 创建一个名为PaddleOCR的环境，python版本为3.7
conda create --name PaddleOCR python=3.7

2、切换Conda环境

前面说到Conda可以创建多套相互隔离的Python环境，使用conda activate env_name可以切换不同的环境。

# 语法
conda activate env_name
# 样例 切换到PaddleOCR环境
conda activate PaddleOCR

如果要退出此环境，回到基础环境 可以使用如下命令

# 退出当前环境
conda deactivate

3、查看电脑上已安装的Conda环境

当电脑上安装了很多台Conda环境的时候，可以使用conda env list命令查看所有已创建的Conda环境。

# 查看当前电脑上所有的conda环境
conda env list

4、删除某个Conda环境

如果某个环境不需要了，可以使用conda remove命令移除环境，语法如下：

# 语法
conda remove --name <env_name> --all
# 样例
conda remove --name PaddleOCR --all

如果只是想删除环境里的某个依赖，可以使用如下命令

# 语法
conda remove --name <env_name> <package_name>

# 样例
conda remove --name PaddleOCR requests

5、使用Conda安装依赖包

使用conda list命令可以查看当前环境已经安装了哪些依赖包。

# 查看当前conda环境安装的所有依赖包
conda list

如果要安装新的依赖包，可以使用conda install lib安装新的依赖包。

# 语法
conda install lib
# 样例
conda install requests

6、导出Conda环境

如果要将Conda环境迁移，可以使用conda list --explicit > /path/env.txt命令一次性将环境内的包导出。

# 语法&样例
conda list --explicit > /opt/env.txt

导入：

# 语法&样例
conda install --file /opt/env.txt

7、MacOS，设置不默认打开conda

安装Conda后，每次打开终端都会有一个(base)这是因为默认进入了conda的base环境，设置不自动进入conda的base环境命令如下：

conda config --set auto_activate_base false