技术标签: 学习 python 深度学习 人工智能 conda Anaconda必知必会 开发语言
Anaconda是一个功能强大的数据科学平台。除提供pandas,numpy,matplotlib等强大的数据科学包外,也提供了conda这一简单易用的包与环境管理工具。conda可以实现包的安装与版本管理。更重要的时,借助conda,可以避免"环境搞乱了"的情况。因为conda可以创建虚拟环境environment,从而将不同的python (package)甚至是不同版本的python隔离开而不互相影响。
一些常见的指令如:
conda create -n myEnv python=3.8
创建虚拟环境,环境名为 myEnv
conda activate myEnv
激活/进入myEnv 环境
conda list
列出/查看当前环境的文件
conda install numpy pandas matplotlib
安装指定的包
conda --version
查看conda版本
conda upgrade --all
更新anaconda所有组件
conda env export
导出当前环境的依赖信息
conda env export > myEnv.yaml
导出依赖信息到yaml文件
conda env create -f myEnv.yaml
基于yaml文件创建环境
conda env list
列出当前机器的环境
conda env remove -n ENV_NAME
移除特定环境
Anaconda是一个用以管理python包和环境的工具,可以帮助用户轻松的进行install,upgrade,uninstall等操作。Anaconda可以创建多个互相隔离的虚拟环境,从而支持不同的开发项目。
conda或Miniconda对数据科学开发和研究具有很大帮助:
import
即可使用python包与各类函数。Anaconda在安装时将会安装python,conda,Anaconda Navigator,以及160+数量的python packetes等总计约500MB的内容。如果不需要这么多python packet,则可以选择安装Miniconda。Miniconda只含有python和conda这两个内容。
conda和pip都是python包(python packet)管理器,可用于安装各种python的包packet等。他们的区别主要在于:
如今,在安装 Anaconda时,会默认同时安装pip和conda。
但也可能出现安装anaconda时未成功安装pip的情况,这时可以按一下方法处理:
conda install pip
所谓的python环境一般包含特定版本以下内容:
在不同的环境中,其python版本,python packe,conda版本,pip版本可能完全不同。一个计算机中,可以同时虚拟地同时存在多个环境,也被称为虚拟环境virtual environment。anaconda中,默认环境称为base(root)
。conda可用于创建,管理虚拟环境。除conda以外,也有一些成熟且受欢迎的虚拟环境管理器:virtualenv,pyenv。
虚拟环境可以保证各个项目的开发环境中的python包与虚拟环境彼此以及与默认系统环境相互隔离。在实际的开发环境中,可能用到某些库的不同版本。比如,项目中的部分代码可能使用具有新特性的最新版本numpy,而另一部分代码则可能使用具有已被删除特性的老版本numpy。而在同一个环境中,是不可能同时存在两个版本的不同numpy的。因此,需要为不同版本的numpy各创建一个虚拟环境,并在合适的环境中开发。
用户可以将环境中的包导出为一个清单文件,然后在代码中引用这个清单文件,就可以使用所有环境中已经安装的库。
安装Anaconda时会默认安装特定版本的Python。很多人可能有类似的疑问:我在
安装Anaconda前已经安装过某一版本的python了,这会有什么影响吗?不用担心,已有python时再安装Anaconda不会有任何影响!但需要注意的是,安装Anaconda后,已有的python脚本和程序都将以Anaconda的python版本去运行,也就是原来的python其实被隔离了!
安装Anaconda后,会默认安装一些内容:
conda
命令行conda
命令行 一系列其他应用,诸如Spyder,Jupyter在安装Anaconda后,可以先运行以下指令以更新包等各种依赖:
conda upgrade conda
conda upgrade --all
注意:严格来讲,只需--all
即可,因为这个all已经包括conda。但部分朋友可能出现问题,所以建议同时使用两个命令行来更新anaconda。
可以通过conda安装python数据科学包,比如,以下指令用以安装numpy:
conda install numpy
也可同时安装多个包:conda install numpy pandas scipy
也可以指定安装的包的版本:conda install numpy=1.10
令人省心的是,conda在安装包时,可以自动解决包的依赖问题。比如,著名的科学计算包scipy需要numpy作为依赖,在没有事先安装numpy而直接用指令conda install scipy
时,conda会自动安装numpy为scipy提供依赖。
可以通过conda来删除python包:conda remove PACKAGE_NAME
可以通过conda来更新python包:conda update PACKAGE_NAME
也可以一次更新一个环境中的所有包:conda update --all
conda支持根据提供的信息搜索未安装的包以指导安装:
conda search *numpy*
conda search *SEARCH_TERM*
但部分shell可能会在运行搜索指令前拓展通配符*,导致命令失效,可添加引号解决:
conda search '*SEARCH_TERM*'
conda command reference guide
A comprehensive cheat sheet of Conda 4.6 commands
A comprehensive cheat sheet of Conda version prior to 4.6 commands
conda可用于创建虚拟环境以隔离项目,可用以下指令在terminal中创建虚拟环境:
conda create -n ENV_NAME [PYTHON=X.X] [LIST_OF_PACKETS]
其中-n ENV_NAME
指定虚拟环境的名称,-n
即指定name,
举例:conda create -n myEnv python=3.8 numpy scipy keras
即创建名为myEnv,采用python3.8版本,带有numpy,scipy,keras库的虚拟环境。
需要注意的是,conda在创建一个初始虚拟环境时,将自动安装数据科学相关的常规标准库,如numpy,scipy,pandas等,除非额外在[LIST_OF_PACKETS]
中指定目标库。
conda activate ENV_NAME
source activate MY_ENV
activate MY_ENV
成功进入指定环境后,命令行前端会显示(MY_ENV)~ $
将activate
改为deactivate
,即可退出当前环境返回system环境,即base(root)
anaconda允许创建多个虚拟环境以隔离多个不同环境依赖下项目的开发,同时也提供了一个便利的特性——环境信息的导出,以帮助开发环境的迁移。用以下指令在terminal导出环境依赖信息,包含python和packet的版本号等信息:
conda env export
也可以将依赖信息导出为一个YAML文件,以将环境依赖分享给其他开发者:
conda env export > myEnv.yaml
该YAML文件会默认写入当前的目录。
也可以根据其他人分享的YAML依赖信息文件本地创建新的环境,可用以下指令实现:
conda env create -f myEnv.yaml
该指令将根据指定YAML文件创建具有相同依赖信息的虚拟环境,该环境名称将与指定YAML文件中的虚拟环境名称相同。
对于没使用conda的用户,也可以通过pip实现依赖信息的导出与基于依赖信息的环境建立:
通过以下指令导出环境信息依赖txt文件:
pip freeze > myEnv.txt
通过以下指令根据环境依赖信息文件安装文件中的各种依赖:
pip install -r myEnv.txt
有时可能创建了多个环境,以至于忘记了各环境的名称,这时可用以下指令查看当前机器中存在的虚拟环境,以协助环境管理:
conda env list
conda info --envs
运行后将显示虚拟环境的清单,而目前所处的环境将以星号* 标记。其中默认环境名称为base。
conda list -n ENV_NAME
conda list
conda list -n ENV_NAME PACKET_NAME
可以移除不再使用的虚拟环境:
conda env remove -n ENV_NAME
Managing virtual environments and packages with pip
Managing virtual environments with conda
本章介绍了以下内容:
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