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• 介绍
• 安装
• 命令
• JupyterLab写C++
• 常用指令
  • 环境管理
  • 包管理
  • 环境导出与恢复
  • 清理
  • 配置源

介绍

Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，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。

Conda 是为 Python 程序创建的，适用于 Linux，OS X 和Windows，也可以打包和分发其他软件 。 是最流行的 Python 环境管理工具。

安装

conda 是包含在 Anaconda 里的。我们安装了Anaconda就可以使用Conda了。

下载

清华源

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https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D

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## 下载
$ wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
## 查看
$ ls
Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

命令

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# 判断版本
conda -V

# 如果要更新版本
conda update conda

# 列出当前环境
conda info --envs

# 创建环境
conda create --name [name] [dependent package list]

# 例如：
conda create --name snowflakes biopython

# 指定了python版本
conda create --name bunnies python=3.5 astroid babel

# 从其他环境拷贝到新的环境
conda create --name flowers --clone snowflakes
conda create --name flet --clone base

# 删除指定环境
conda remove --name flowers --all

# 激活环境
conda activate test

# 推出环境
conda deactivate

JupyterLab写C++

新建文件，命名为cling.yml

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touch cling.yml

将以下内容复制黏贴到cling.yml中：

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name: cling
channels:
    - conda-forge
    - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
    - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
    - defaults
dependencies:
    - python=3
    - pip=19.2.1
    - jupyter
    - notebook
    - xeus-cling=0.7.1

• 通过yml文件创建虚拟环境

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conda env create -f cling.yml

常用指令

环境管理

1. 创建新环境

   1	conda create -n <env_name> python=<version>

   例子：创建一个名为 myenv 且 Python 版本为 3.8 的新环境。

   1	conda create -n myenv python=3.8

2. 激活环境

   1	conda activate <env_name>

   例子：激活名为 myenv 的环境。

   1	conda activate myenv

3. 关闭当前环境

   1	conda deactivate

4. 删除环境

   1	conda remove -n <env_name> --all

   例子：删除名为 myenv 的环境。

   1	conda remove -n myenv --all

5. 查看所有环境

   1	conda env list

   或者

   1	conda info --envs

6. 克隆环境

   1	conda create --name <new_env_name> --clone <old_env_name>

   例子：克隆 myenv 环境为 newenv。

   1	conda create --name newenv --clone myenv

包管理

1. 安装包

   1	conda install <package_name>

   例子：安装 numpy。

   1	conda install numpy

2. 安装特定版本的包

   1	conda install <package_name>=<version>

   例子：安装 numpy 版本 1.19.2。

   1	conda install numpy=1.19.2

3. 从特定频道安装包

   1	conda install -c <channel_name> <package_name>

   例子：从 conda-forge 频道安装 pandas。

   1	conda install -c conda-forge pandas

4. 更新包

   1	conda update <package_name>

5. 移除包

   1	conda remove <package_name>

6. 查看已安装包

   1	conda list

环境导出与恢复

1. 导出环境

   1	conda env export > environment.yml

2. 从文件创建环境

   1	conda env create -f environment.yml

3. 更新环境

   1	conda env update -f environment.yml

清理

1. 清理已下载的包缓存

   1	conda clean --all

配置源

1. 添加 conda 源

   1	conda config --add channels <channel_name>

2. 显示当前配置的源

   1	conda config --show channels

3. 移除源

   1	conda config --remove channels <channel_name>