Conda

简介

https://www.jianshu.com/p/c632b444128c

conda是什么？

conda是一个包，依赖和环境管理工具，适用于多种语言，如: Python, R, Scala, Java, Javascript, C/ C++, FORTRAN

conda安装

conda默认随miniconda或anaconda发行，因此要安装conda，只需要安装miniconda或anconda即可。

如果通过anaconda安装, 国内直接从官网下载安装包会比较慢，可以通过清华大学的源 (opens new window)下载。

另外在使用anaconda中附带的conda安装软件包时，为了加快速度，也可以为conda设置使用清华的源，具体使用可以参考

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

conda 环境

一个conda环境就是一个目录包含所有的安装包和依赖，不同环境之间独立且不相互影响。跟python的虚拟环境virtualenv一样

conda packages

使用conda安装包时，默认是从https://repo.continuum.io/pkgs/搜索并下载的。

目录结构

安装anacoda后，在用户HOME目录下，会有一个anaconda目录，目录结构如下

$ tree -L 1 anaconda
anaconda
├── Anaconda-Navigator.app
├── bin
├── conda-meta
├── doc
├── envs         # conda管理的环境信息
├── etc
├── include
├── lib
├── libexec
├── mkspecs
├── phrasebooks
├── pkgs         # 里面是解压的软件安装包
├── plugins
├── python.app
├── qml
├── resources
├── sbin
├── share
├── ssl
└── translations

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bin, include, lib, share里面是conda默认环境的文件

常用配置

conda默认的配置文件为~/.condarc，通过修改配置文件: 我们可以配置如下内容：

conda从哪里获取安装包
conda是否使用代理服务器
conda从哪里获取环境信息
是否更新bash提示当conda环境激活的时候
等其它配置信息

查看所有配置信息

$ conda config --show --json

配置使用清华的源

$ conda config --add channels <https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/>
$ conda config --set show_channel_urls yes

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配置安装软件时不要提示输入yes

$ conda config --set always_yes true

更多配置可以参考

https://conda.io/docs/user-guide/configuration/index.html

开始使用

conda 管理

# 查看当前版本
$ conda --version
conda 4.3.27
# 更新conda
$ conda update conda

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conda环境管理

功能	代码
创建环境	conda create -n environment-name`
激活环境	conda activate
关闭环境	conda deactivate
删除环境	conda env remove -n environment-name
打开终端自动进入conda环境	conda config --set auto_activate_base true
关闭打开终端自动进入conda环境	conda config --set auto_activate_base false
复制Conda的虚拟环境的命令	conda create -n conda-env2 --clone conda-env1 (这里conda-env2是新创建的Conda环境，conda-env1是被复制的Conda环境)

示例：

# 创建一个名为snowflakes的环境，并安装biopython（默认使用下载anconda时选择的python版本)
$ conda create --name snowflakes biopython

# 激活环境
$ source activate snowflakes

# 退出环境
$ source deactivate

# 创建名为bunnies，使用python 3.5版本的环境，并安装astroid和babel
$ conda create --name bunnies python=3.5 astroid babel

# 查看所有的环境
$ conda info --envs（conda env list）

# 复制snowflakes环境到flowers
conda create --name flowers --clone snowflakes

# 删除环境
$ conda remove --name flowers --all

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conda 导入导出虚拟环境

激活环境

conda acitvate environment-name
导出虚拟环境

conda env export > environment-name.yaml
创建环境

conda env create -n new-environment-name -f environment-name.yaml (根据environment-name.yaml创建名为new-environment-name的虚拟环境)

conda python版本管理

conda把python看作和其他包一样，可以在创建虚拟环境的时候指定

# 查看可用的python版本
$ conda search --full-name python

# 安装不同版本的python
$ conda create --name snakes python=3

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conda packages管理

查看可以通过conda命令安装的包名，可以在网站查看http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html

# 查看当前环境下的已经安装的包
$ conda list

# 查找包
$ conda search beautifulsoup4

# 安装包到环境bunnies，不加--name时，默认安装到当前环境
$ conda install --name bunnies beautifulsoup4

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conda默认从https://repo.continuum.io/pkgs/下载安装包，当无法找到需要的安装包时，可以通过Anaconda.org安装包, 在http://anaconda.org可以搜索可用的包并在包详情页面获取下载命令,如:

# 安装包bottleneck
$ conda install -c conda-forge bottleneck

# 检查安装结果
$ conda list

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使用pip命令安装包，当无法使用conda安装，也无法从Anaconda.org下载到需要的安装包时，可以通过pip命令安装

$ pip install see

# 查看包
$ conda list

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删除指定环境里的包

$ conda remove --name bunnies iopro

anconda3虚拟环境离线迁移到服务器

Reference

https://blog.csdn.net/u013232219/article/details/114535937

准备本地虚拟环境（要迁移的环境）

 conda pack -n venv_name -o output_name.tar.gz #venv_name 本地虚拟环境的名称

如果提示No command 'conda pack'，

则尝试使用

conda install -c conda-forge conda-pack

安装完成后重新进行打包。

上传压缩文件

使用WinSCP进行上传下载文件
如果开发服务器和生产服务器网络不通，且没有winSCP则：拥有SecureCRT则： ALT+P 进入sftp界面可以用 lpwd 命令查看当前界面锁定的windows路径指定操作的windows中的路径命令是 lcd 命令，例如：lcd D:\download

上传命令： put E:\ocr_code\output_name.tar.gz 下载命令： get output_name.tar.gz
没直连权限时，只能先上传文件到跳板机，再从跳板机传到生产服务器：

a、从服务器上下载文件 scp username@serverIP:/path/filename /var/download/local_dir（本地目录）

b、上传本地文件到服务器 scp /path/filename username@serverIP:/path

C、从服务器下载整个目录 scp -r username@serverIP:/var/download/remote_dir/（远程目录） /var/download/local_dir（本地目录）

d、上传目录到服务器 scp -r local_dir username@serverIP:remote_dir

服务器安装

在服务器上找到服务器上的Anaconda3的环境安装路径：

查看conda环境安装路径命令：                 conda info --env
进入目录:                                  cd Anaconda3/envs/
创建虚拟环境目录：                          mkdir -p pdocr
将刚才上传的虚拟环境压缩文件解压至目录： 
 
tar -xzvf output_name.tar.gz -C Anaconda3/envs/pdocr

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环境应该已迁移安装成功了，

检查是否出现了迁移的虚拟环境：conda info -e

激活虚拟环境： source activate pdocr

检查是否所有的包均成功迁移: conda list

上次更新: 2024/08/12, 08:26:04

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