Anaconda 查看、创建、管理和使用Python环境 (更换源)

Conda 指令

  1. 查看Python环境：conda info --env 可以看到所有python环境，前面有个*\的代表当前环境
  2. 创建环境 conda create -n [env_name] [python=3.8]
  3. 克隆一个环境 conda create -n [new_env_name] --clone [old_env_name]
  4. 激活环境 conda activate [env_name]
  5. 取消激活 conda deactivate
  6. 删除环境 conda remove -n [env_name] --all

其他conda指令：

  1. 更新conda至最新版本 conda update conda & conda update anaconda & conda update anaconda-navigator
  2. 查看conda帮助信息 conda -h
  3. 查看当前环境安装的包 conda list
  4. 查看指定环境中已安装的包 conda list -n [env_name]

  5. 分享环境 (CSDN)

    • 首先通过activate target_env 激活要分享的环境target_env，然后输入下面的命令会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件
    • conda env export > environment.yml
    • 拿到environment.yml文件后，将该文件放在工作目录下，可以通过以下命令从该文件创建环境
    • conda env create -f environment.yml

更换conda源 (Ubuntu)

  1. 打开源链接的保存文件 sudo gedit ~/.condarc
  2. 更新.condarc文件内容 (阿里源或者清华源)
  3. 清除conda缓存 conda clean -i

阿里源

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud

清华源

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
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

删除未使用的包和缓存 conda clean

usage: conda clean [-h] [-a] [-i] [-p] [-t] [-f]
                   [-c [TEMPFILES [TEMPFILES ...]]] [-l] [-d] [--json] [-q]
                   [-v] [-y]

Removal Targets

  • -a, --all
    Remove index cache, lock files, unused cache packages, and tarballs.
    删除索引缓存、锁定文件、未使用的缓存包和压缩包。
  • -i, --index-cache
    Remove index cache.
    移除索引缓存。
  • -p, --packages
    Remove unused packages from writable package caches. WARNING: This does not check for packages installed using symlinks back to the package cache.
    从可写软件包缓存中删除未使用的软件包。警告：这不会检查使用符号链接安装到软件包缓存中的软件包。
  • -t, --tarballs
    Remove cached package tarballs.
    删除缓存的压缩包。
  • -f, --force-pkgs-dirs
    Remove all writable package caches. This option is not included with the --all flag. WARNING: This will break environments with packages installed using symlinks back to the package cache.
    删除所有可写的软件包缓存。这个选项不包括在 --all 标志中。警告：这将破坏使用符号链接回到软件包缓存安装的环境。
  • -c, --tempfiles
    Remove temporary files that could not be deleted earlier due to being in-use. Argument is path(s) to prefix(es) where files should be found and removed.
    删除那些由于正在使用而无法提前删除的临时文件。参数是应该找到并删除文件的前缀的路径。
  • -l, --logfiles
    Remove log files.
    删除日志文件。

Output, Prompt, and Flow Control Options

  • -d, --dry-run
    Only display what would have been done.
    只显示本来要做的事。
  • --json
    Report all output as json. Suitable for using conda programmatically.
    以json格式报告所有输出。适用于以编程方式使用conda。
  • -q, --quiet
    Do not display progress bar.
    不显示进度条。
  • -v, --verbose
    Can be used multiple times. Once for INFO, twice for DEBUG, three times for TRACE.
  • -y, --yes
    Do not ask for confirmation.

Example (reference)

conda clean -p      //删除没有用的包
conda clean -t      //tar打包
conda clean -y -all //删除所有的安装包及cache

参考：