Python基礎—conda使用筆記

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Python基礎—conda使用筆記 1. 環境配置 由於用conda管理虛擬環境真滴很方便，所以主要使用conda，就不單獨去裝Python了。 1.1. Miniconda3安裝 Miniconda3官網下載地址：Miniconda Miniconda3清華鏡像下載：清華鏡像-Miniconda ...


Python基礎—conda使用筆記


1. 環境配置

  • 由於用conda管理虛擬環境真滴很方便，所以主要使用conda，就不單獨去裝Python了。

1.1. Miniconda3安裝

1.2. 配置環境變數

  • 在系統變數—Path中添加Miniconda的相關路徑
  • 這裡我的Miniconda的安裝路徑是：D:\DeveloperTools\Miniconda3，所以在Path中添加如下：
    D:\DeveloperTools\Miniconda3\Library\bin
D:\DeveloperTools\Miniconda3\Scripts
D:\DeveloperTools\Miniconda3
  • 環境變數配置了，就可以在任意位置下使用conda了
    image

1.3. 設置國內鏡像源

1.3.1. 方法一：命令行方式

  1. 查看anaconda中已經存在的鏡像源（channels：通道、渠道、途徑）

    conda config --show channels
    • 如果沒有設置過鏡像源，則show channels結果顯示：defaults（conda預設的通道，即從官網下載包）

  2. 添加國內鏡像源，這裡以清華鏡像源為例（永久添加，可刪除）

    conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    • 值得註意的是：上面設置的兩個源的資源路徑為：/anaconda/paks/free 和/anaconda/pkgs/main這就限制了只能在這資源路徑之下查找我們需要的包。
    • 如果後面需要用到深度學習，TensorFlow、YOLO，PyTorch等，包的來源可能不再自己設置的兩個資源路徑之下，所以可能找不到。
    • 所以，建議直接多設置幾個源，國內常用的鏡像源（註：可能鏡像源地址有變化，註意甄別）
      清華大學鏡像源
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
阿裡鏡像源
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/conda-forge/
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/bioconda/
豆瓣鏡像源
http://pypi.douban.com/simple/
Python官方
https://pypi.python.org/simple/

  3. 刪除已添加的指定鏡像源，例如：

    conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

  4. 恢復為預設的鏡像源（即從官網下載包）

    conda config --remove-key channels

  5. 設置搜索時顯示通道地址，如果 C:\Users(用戶)\username\路徑下沒有.condarc文件，則需要在cmd命令行執行如下命令

    conda config --set show_channel_urls yes

  6. 查看到Anaconda/Miniconda的所有信息，在channel URLs一欄，可以看到添加的鏡像網站

    conda info

image

1.3.2. 方法二：修改 .condarc 文件

  • 在C:\Users(用戶)\username\路徑下的.condarc文件，記錄著我們對conda的配置，直接手動創建、編輯該文件是相同的效果。
  • 如果C:\Users(用戶)\username\路徑下沒有.condarc文件，則需要在cmd命令行執行如下命令
    conda config --set show_channel_urls yes
    image
    image

1.3.3. 補充

  • 後續在Pycharm中使用conda創建一個新環境時，發現上面的源設置有點問題，使用Pycharm總是無法創建，但在conda命令行中創建又可以。
  • 解決，參考文章：https://www.jianshu.com/p/b1e4f33f975a
  • 這裡直接給出相關的設置，複製粘貼到.condarc文件中即可
    channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

1.3.4. 設置臨時鏡像源

  • 有時也可能只需要臨時使用某個鏡像源下載某個模塊，則可以臨時指定下載的鏡像源
  • 直接指定安裝模塊時使用的鏡像源地址，以opencv為例：
    conda install opencv -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

2. conda使用

2.1. 自定義conda創建虛擬環境的預設路徑

  • 由於使用conda創建的虛擬環境，預設是保存在C盤下的，隨著後面虛擬環境創建的越多，下載的包越多，則占用的空間越大，所以修改conda創建虛擬環境的預設路徑到其他盤。
    conda創建虛擬環境的預設路徑為 C:\Users\your_username\.conda\envs\
conda安裝包的預設路徑為 C:\Users\your_username\.conda\pkgs\
若不想占用C盤空間，需要修改 conda 虛擬環境的預設路徑 和 安裝包的預設路徑
  • 當然如果你的空間足夠大，也可以不用設置。
  • 參考文章：修改conda預設envs_dirs和pkgs_dirs

2.1.1. 方法一：命令行方式

  1. 在Anaconda Prompt 或 cmd 中執行如下命令
    • 註：路徑改為你自己想要保存conda虛擬環境的路徑
    conda config --add envs_dirs D:\DeveloperTools\Miniconda3\envs
conda config --add pkgs_dirs D:\DeveloperTools\Miniconda3\pkgs
  2. 在Anaconda Prompt 或 cmd 中執行下列語句，查看是否配置成功
    conda info  #在 envs directories 一欄看到自己設置的虛擬環境路徑
# 或
conda config --show   #在 envs_dirs 和 pkgs_dirs 欄都可以看到自己設置的虛擬環境路徑

2.1.2. 方法二：修改.condarc 文件

  • 在C:\Users(用戶)\username\路徑下的.condarc文件中添加需要存放conda虛擬環境的路徑

    envs_dirs:
  - D:\DeveloperTools\Miniconda3\envs
  - D:\DeveloperTools\Miniconda3\pkgs

    image

  • 按照方法一中的命令，可查看是否配置成功。

2.1.3. 補充：對於 Windows設置未生效的情況

  • 對於 Windows11或其他Windows版本，有時候即使conda info查看添加的虛擬環境路徑已存在，但是當添加一個新的虛擬環境時，還是下載到了預設的C盤的路徑下。

  • 解決辦法：修改自己用於保存conda虛擬環境的文件夾的許可權，以及設置的envs和pkgs文件夾的許可權為：完全控制
    image

  • envs和pkgs文件夾同理，許可權也需要設置為：完全控制

2.2. conda命令對python虛擬環境管理

  1. 查看conda配置的所有虛擬環境，終端中，左邊顯示的(base)表示安裝conda時自帶的基礎環境

    conda env list  （或conda info --envs，簡寫：conda info -e）
# 說明：結果中星號"*"所在行即為當前所在環境

    image

  2. 創建新的虛擬環境

    # conda create --name your_env_name python版本
例如：
conda create --name PyTorch python=3.8
# 安裝一個名為PyTorch的Python虛擬環境，Python版本是3.8（不用管是3.8.x，conda會為我們自動尋找3.8.x中的最新版本）

# 在指定文件路徑創建
conda create --prefix=C:/ProgramData/Anaconda3/envs/pytorch python=3.8
    • 如果創建虛擬環境時沒有指定Python的版本，那麼預設會安裝與Anaconda / Miniconda版本相同的Python版本，即如果安裝Anaconda第2版，則會自動安裝Python2.x；如果安裝Anaconda第3版，則會自動安裝Python3.x

  3. 使用指定的某個虛擬環境

    # conda activate 虛擬環境名稱
conda activate PyTorch  # 激活名稱為 PyTorch 的虛擬環境

  4. 退出/關閉指定的某個虛擬環境

    conda deactivate

  5. 刪除指定的某個虛擬環境

    • 註：不要在所處的當前環境內，刪除當前環境！否則可能會出現異常
    # conda env remove --name your_env_name
conda env remove --name PyTorch
# 或
# conda remove --name your_env_name --all
conda remove --name PyTorch --all

  6. 克隆（複製）一份已有的虛擬環境

    • 因為本來沒有給虛擬環境重命名的，所以理論上可以用克隆（複製）後再刪除原來的環境的方式實現重命名
    • 但不建議這樣來重命名，因為修改後會有一些路徑上的BUG
    # conda create --name new_env_name --clone old_env_name
conda create --name Tensorflow --clone PyTorch
# 複製名為 PyTorch 的虛擬環境 以此用於創建一個新的名為 Tensorflow 的虛擬環境

2.3. conda常用命令

  • 註：在不同的虛擬環境中，查詢包、安裝包、更新包、卸載包都是獨立的。
  1. 查看包
    conda --version    #查看系統安裝的conda版本
conda list         # 查看當前環境下已安裝的包
conda list --name your_env_name    #查看某個指定環境的已安裝包
conda search 庫名    #查找package信息
conda search 庫名 -info   #查看某一個模塊的信息，沒有該模塊則無
  2. 安裝包
    conda install package_name     #在當前環境中安裝包
conda install package_name=version    #在當前環境中安裝指定版本號的包
# 當使用 conda install 無法進行安裝時，可以使用 pip 進行安裝
# 對於 .whl 文件，conda命令似乎不能正確安裝，還是要用pip命令才行
  3. 更新包
    conda update package_name      #更新當前環境中的指定包

# 更新多個指定包，則包名以空格隔開，向後排列。例如：
conda update pandas numpy matplotlib    #即更新pandas、numpy、matplotlib包

conda update --all  #更新當前虛擬環境中所有的包

# conda將conda、python等都視為package，因此，完全可以使用conda來管理conda和python的版本
conda update conda       #更新conda，保持conda最新
conda update anaconda    #更新anaconda
conda update python    #更新當前虛擬環境下的Python版本，假設當前環境是python 3.8.10，運行後，conda會將python升級為3.8.x系列的當前最新版本
  4. 卸載包
    conda remove package_name     #卸載當前虛擬環境中的指定包

到底了

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