Conda(从理论到实践一步到位)

Package, dependency and environment management for any language—Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/ C++, Fortran, and more.

conda channel

conda channel是远程存放包的地方.

default: https://repo.anaconda.com/pkgs/ 这个可能需要付费许可证.conda-forge channel对我们免费使用的.

conda environment: 是本地存放一系列已经安装的conda包的文件夹.conda environment之间是安装或者卸载包是互不影响的.可以快速地启动或者停用环境,并且能够快速地切换.你可以通过给environment.yaml文件实现不同主机之间地conda environment地迁移.

conda 文件夹结构:

ROOT_DIR:Anaconda or Miniconda安装地文件夹
/pkgs:(base环境)文件夹存放着压缩包,链接到各个conda 环境中,每个包都驻留在与其规范名称相对应的子目录中
/envs: 额外conda 环境(虚拟环境)被创建的系统位置.

每一个conda环境文件夹下面会有/bin,/include,/lib,/share四个子目录

虚拟环境 一般每个项目都创建一个虚拟环境,防止项目之间的依赖包冲突.

命令

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cdY6cBtz-1666364257448)(C:\Users\panhengyu\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20221021215925753.png)]$

conda list: A list of installed packages appears

Managing Conda Command

conda --version:查看conda的版本号
    
conda update conda:升级conda至可以兼容的最高版本.

Managing Environments Command

conda create --name xxx python=3.9:创建新的conda环境,且该环境中保存有3.9python

conda remove -name xxx --all：删除xxx的conda环境.

conda activate xxx:切换至xxx虚拟环境中.

conda info --envs:查看一系列虚拟环境列表

Package command

搜索某个包:
conda search xxx

安装某个包:
conda install xxx

查看该环境下安装的包:
conda list

Install Command

conda install [packagename]
安装某个包(installs the highest version.)
pkg_name=version=build_string 这样的格式可以下载到特定版本的包

conda update [packname]
会更新至可以兼容的版本.( installs the highest version with the same major version number)
因此更新某个包的时候尽量采用conda update

安装的过程:

由该图可知,如果该channel没有要下载的包的依赖就不会下载该包即具有原子性.

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yVd0oaoN-1666364257450)(Conda.assets/image-20221021223811824-166636309268713.png)]

参考:https://docs.conda.io/en/latest/

Conda在Visual Studio Code中如何使用

在Visual Studio Code中会自动检测到现存的conda环境.所以我们建议安装在conda虚拟环境中安装一个interpreter，otherwise one will be installed for you after you select the environment

在这里插入图片描述

参考:https://code.visualstudio.com/docs/python/environments#_create-a-conda-environment