Python学习笔记 – anaconda

Anaconda介绍、安装及使用教程 – 知乎

安装anaconda后,更改安装源

conda config –set show_channel_urls yes 

conda config –add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/

conda config –add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/

conda config –show channels

删除安装源

conda config –remove channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/

anaconda切换镜像源（以阿里云为例） – 第一PHP社区

管理环境

创建虚拟环境

conda create -n 虚拟环境名称 python=3.11

例如: conda create -n badou python=3.11

# 同时安装必要的包

conda create -n env_name numpy matplotlib python=3.10

激活虚拟环境

conda activate 虚拟环境名称

source activate 虚拟环境名称

此时使用python –version可以检查当前python版本

退出虚拟环境 回到root环境

source deactivate 虚拟环境名称

source deactivate

删除虚拟环境

conda remove -n 虚拟环境名称 –all

删除虚拟环境中的包：

使用命令conda remove –name $your_env_name  $package_name（包名） 即可。

分享环境

conda env export > environment.yml

会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件，小伙伴拿到environment.yml文件后，将该文件放在工作目录下，可以通过以下命令

conda env create -f environment.yml

复制环境

conda create –name <new_env_name> –clone <copied_env_name>

conda常用命令

conda list：查看安装了哪些包。

conda install –name <env_name> <package_name> : 在指定环境中安装包

conda install package_name(包名)：当前环境安装包

• 比如：

1. conda install –channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3 ：安装opencv
2. conda install scikit-learn:安装sklearn
3. conda install tensorflow-gpu:安装GPU版本的tensorflow
4. conda install keras:安装keras

conda env list 或 conda info -e：查看当前存在哪些虚拟环境

conda update conda：检查更新当前conda, 更新多个指定包，则包名以空格隔开，向后排列

conda –version : 查看conda版本号

rm -rf ~/anaconda3 卸载conda,即删除Anaconda的安装目录

conda search <text> :模糊查找包

conda remove –name <env_name> <package_name> 卸载指定环境的包

conda remove <package_name> 卸载当前环境包

conda update –all 更新所有包

macOS安装anaconda参考地址:

Mac 安装anaconda并配置虚拟环境_anaconda for mac_不与天斗8866的博客-CSDN博客

Anaconda与Pycahrm的”联姻”

Pip官方默认源为: https://pypi.org/simple

pip临时切换源: pip install tensorflow-metal -i https://pypi.org/simple

conda删除源,换回官方源: conda config –remove-key channels

conda官方源: https://repo.anaconda.com/pkgs/main

官方源下不下来,使用:

pip install tensorflow-macos==2.12 -i https://pypi.org/simple

删除缓存文件:

conda clean –all

删除tensorflow缓存文件:   — 以下命令将删除Anaconda中的所有未使用文件和索引缓存，并且卸载掉tensorflow的所有依赖项

conda clean –index-cache && conda clean –tarballs && conda clean –packages tensorflow