Conda

官网：https://docs.conda.io/en/latest/

任何语言的包、依赖和环境管理，如：Python、R、Ruby、Lua、Scala、Java、JavaScript、C/C++、FORTRAN

Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，可以在Windows、MacOS和Linux上运行
Conda可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖关系
Conda可以在本地计算机上轻松创建、保存、加载和切换环境

Anaconda

官网：https://www.anaconda.com/

Anaconda发行版是一个免费和开源的Python/R编程语言平台，可以安装在任何操作系统上，如：Windows、Linux和MacOS，提供了1500多个Python/R数据科学包，适合于开发机器学习和深度学习模型

Anaconda发行版提供了Python与各种IDE的安葬，如Jupyter Notebook、Spyder、Anaconda prompt等。因此，它是一个非常方便的打包解决方案，下载后自动安装Python和一些基本的IDE和库

Miniconda

官方地址：https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/

Miiniconda是一个免费的Conda最小安装程序。它是Anaconda的一个小型引导版本，只包括conda、Python它们所依赖的软件包，以及少量其他有用的软件包，包括pip、zlib。

区别

conda是一个包管理器，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理
Anaconda就是基于conda的管理工具集合，它包含了conda、某一个版本的Python、一批第三方库等，并提供了操作界面
Miniconda只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项

国内源

清华源

官方地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

Windows/MacOS修改用户文件夹下.condarc文件，将以下内容进行替换

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

清除索引缓存

conda clean -i

常用命令

官方文档

https://docs.conda.io/projects/conda/en/stable/commands/index.html

查看conda版本，验证是否安装

conda --version
conda -V

更新至最新版本，也会更新其它相关包

conda update conda

环境

创建环境

#创建名为env_name的新环境，并在该环境下安装名为package_name 的包，可以指定新环境的版本号
#例如：conda create -n python2 python=python2.7 numpy pandas，创建了python2环境，python版本为2.7，同时还安装了numpy pandas包
conda create -n env_name package_name

切换环境

source activate env_name

退出环境

source deactivate

显示所有已经创建的环境

conda info -e
conda env list

复制环境

#复制old_env_name为new_env_name
conda create --name new_env_name --clone old_env_name

删除环境

#先退出当前环境
conda deactivate

conda remove -n env_name –all
conda env remove -n env_name #上述命令删除失败时，可采用这种方法

包管理

在当前环境中安装包

conda install package_name

在指定环境中安装包

conda install --name env_name package_name

删除当前环境中的包

conda remove package_name

删除指定环境中的包

conda remove --name env_name package_name

搜索包

conda search package_name

更新所有包

conda update --all

更新指定的包

conda update package_name

查看当前环境已经安装的包

conda list

Leave me alone.

目录