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Anaconda是一个流行的Python和R编程语言的开源发行版,用于科学计算和数据分析。它包含了许多常用的开源软件包和工具,适用于数据科学、机器学习、大数据处理和科学计算等领域。Anaconda的核心是conda。conda是一个包管理器和环境管理器,可以轻松安装、升级和管理软件包。并且,conda还能够处理Python包及其依赖项,使得在不同项目之间切换和维护环境变得更加容易。
本文就来介绍一下conda常用的一些命令。
1. 创建环境
conda create --name myenv 创建名为 myenv 的新环境,默认使用当前活动的 Python 版本。 conda create --name myenv python=3.8 指定创建使用 Python 3.8 的新环境。
2.激活环境
激活base环境: Windows:activate base macOS/Linux:source activate 切换到myvenv环境 Windows:conda activate myenv macOS/Linux: conda activate myenv
3. 退出环境
conda deactivate
4. 查看环境
conda env list 或 conda info --envs 查看所有存在的 Conda 环境。
5. 安装包
conda install numpy:安装名为 numpy 的包。 conda install numpy=1.19.5:安装特定版本的 numpy 包。 conda install pandas scipy:同时安装多个包。 conda换源安装。 1.临时换源安装: conda install -c [目的源] [包名] 常见源: 阿里云:https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 豆瓣:https://pypi.doubanio.com/simple/ 清华大学源:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 华为云源:https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/ 中国科技大学源:https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 2.永久换源: 1添加新的源 conda config --add channels [源名称] 2. 更新包索引,确保 Conda 能正确识别新添加的源。 conda update --all 3.查看新添加的源是否添加成功 conda config --show channels 4.安装包 conda install [包名]
6. 更新包
conda update numpy 更新名为 numpy 的包到最新版本。 conda update --all 更新所有已安装的包到最新版本。
7. 删除包
conda remove numpy 移除numpy包。
8. 搜索包
conda search scipy 搜索scipy 包。
9. 列出已安装的包
conda list 列出当前环境中所有已安装的包及其版本。
10. 导出和导入环境
导出环境: conda env export > environment.yml 将当前环境的配置导出到名为 environment.yml 的文件中。 导入环境: conda env create -f environment.yml 根据 environment.yml 文件创建一个新的环境。
11. 其他命令
conda config --show 显示当前 Conda 的配置信息。 conda clean --all 清理未使用的包和缓存文件,释放磁盘空间。