Conda虚拟环境

Conda虚拟环境

使用 Conda 管理 Python 虚拟环境

Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统，特别适合数据科学和科学计算领域。它不仅可以管理 Python 包，还能管理非 Python 的依赖项。

安装 Conda

首先需要安装 Anaconda 或 Miniconda：

• Anaconda - 包含大量预装的数据科学包

• Miniconda - 最小化安装，只包含 Conda 和 Python

基本 Conda 命令

1. 创建新环境

conda create --name myenv python=3.9

这会创建一个名为 myenv 的环境，并安装 Python 3.9

添加下载镜像源

conda config --remove-key channels # 清除所有现有源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
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 --set show_channel_urls true

删除下载源

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

配置加速

conda install -n base -c conda-forge mamba

查看所有 Conda 配置（包括镜像源

conda config --show

仅查看当前配置的镜像源（channels）

conda config --get channels

2. 激活环境

conda activate myenv

3. 停用环境

conda deactivate

4. 列出所有环境

conda env list

5. 删除环境

conda env remove --name myenv

包管理

1. 安装包

conda install numpy pandas matplotlib

2. 安装特定版本的包

conda install numpy=1.19.2

3. 从特定渠道安装包

conda install -c conda-forge tensorflow

4. 列出已安装的包

conda list

5. 更新包

conda update numpy

6. 移除包

conda remove numpy

环境导出与共享

1. 导出环境配置

conda env export > environment.yml

2. 从 YAML 文件创建环境

conda env create -f environment.yml

Conda 与 pip 结合使用

在 Conda 环境中也可以使用 pip，但建议优先使用 conda 安装包：

conda install pip
pip install some-package-not-in-conda

清理 Conda

conda clean --all  # 清理无用的包和缓存