Conda 安装使用详解

 

感觉非常不错，就收集起来已被将来详细学习。

介绍

• 开源包管理系统和环境管理系统 ，包括多种语言的包安装，运行，更新，删除，最重要的是可以解决包依赖问题

• 支持语言包括 Python，R，Ruby，Lua，Scala，Java，JavaScript，C / C ++，FORTRAN

• 支持在Windows，macOS和Linux上运行

• Conda可以构建不同的环境，同时可以对环境进行保存，加载和切换操作

• conda包和环境管理器包含在所有版本的Anaconda和Miniconda中

安装

• 下载 (Linux 64位系统为例)

  https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

  下载地址：https://conda.io/en/latest/miniconda.html

  清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

• 安装

  bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

• 配置环境

  • 查看是否安装成功,如果安装没问题会显示conda版本号

    conda --version

  • 新建环境

    conda create --name your_env_name

    your_env_name是环境名称，对环境的操作后面会详述

  • 激活环境

    conda activate

  • 添加channels （相当于R的镜像源）

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

    conda config --set show_channel_urls yes

    国内镜像推荐：

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

    https://mirrors.ustc.edu.cn/help/anaconda.html

使用

文档：https://conda.io/en/latest/

包管理功能

• 搜索包

  • 查看特定包

    conda search fastqc

• 安装包

  • 安装特定包（需要确认安装，可以看到conda已经将包依赖问题，环境问题已经解决）

    conda install fastqc

    

    image

  • 安装特定版本的软件包（查看软件版本可以使用conda search fastqc）

    conda install fastqc=0.11.6

    

    image

  • 安装多个包

    conda install fastqc multiqc

• 包更新

  • 更新特定包

    conda update fastqc

  • 更新Python

    conda update python

  • 更新conda本身及Anaconda元数据包

    conda update conda

    conda update anaconda

  • 防止包更新

    conda update fastqc --no-pin

    在环境的conda-meta目录中，添加一个名为pinned的文件，其中包含您不想更新的软件包列表。

• 包删除

  • 删除当前环境中的包

    conda remove pkg_name

  • 删除特定环境中的包

    conda remove -n env_name pkg_name

  • 删除多个包

    conda remove pkg_name1 pkg_name2

  • 确认删除的包

    conda list

• 包列表

  • 当前环境所有包

    conda list

  • 特定环境所有包

    conda list -n env_name

环境管理功能

• 创建环境

  • 创建特定名字的环境

    conda create -n env_name

  • 使用特定版本的Python创建环境

    conda create -n env_name python=3.4

  • 使用特定包创建环境

    conda create -n env_name pandas

  • 用 environment.yml 配置文件创建环境

    conda env create -f nvironment.yml

    environment.yml 文件：

    <pre class="md-fences md-end-block" lang="" contenteditable="false" cid="n211" mdtype="fences" style="box-sizing: border-box; overflow: visible; font-family: Consolas, "Liberation Mono", Courier, monospace; font-size: 0.9em; white-space: pre; text-align: left; break-inside: avoid; display: block; background-image: inherit; background-position: inherit; background-size: inherit; background-repeat: inherit; background-attachment: inherit; background-origin: inherit; background-clip: inherit; background-color: rgb(248, 248, 248); position: relative !important; border: 1px solid rgb(221, 221, 221); border-radius: 3px; padding: 8px 1em 6px; margin-bottom: 0px; margin-top: 15px; width: inherit;">name: stats2
    channels:

    • javascript
      dependencies:
    • python=3.4 # or 2.7
    • bokeh=0.9.2
    • numpy=1.9.*
    • nodejs=0.10.*
    • flask
    • pip:
    • Flask-Testing</pre>

• 导出环境文件environment

  • 导出environment.yml环境文件(其实是导出配置文件)

    • 激活需要导出文件的环境

      conda activate env_name

    • 导出

      conda env export > environment.yml

• 激活环境

  conda activate env_name

• 停用环境

  conda deactivate env_name

• 查看环境（当前环境用*表示）

  conda info -envs

  

  image

• 删除环境

  conda remove --n env_name

• 构建相同的conda环境（不同机器间的环境复制）

  • 激活需要导出配置文件的环境

    conda list --explicit > files.txt

  • 在同系统的不同机器执行

    conda create --name env_name -f files.txt

• 克隆环境（同一台机器的环境复制

  conda create --name clone_env_name --clone env_name

渠道管理

• 添加新渠道到顶部，最高优先级

  conda config --add channels new_channel

  或者conda config --prepend channels new_channel

• 添加新渠道到底部，最低优先级

  conda config --append channels new_channel

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

1. $ tree -L 1 anaconda

2. anaconda

3. ├── Anaconda-Navigator.app

4. ├── bin

5. ├── conda-meta

6. ├── doc

7. ├── envs # conda管理的环境信息

8. ├── etc

9. ├── include

10. ├── lib

11. ├── libexec

12. ├── mkspecs

13. ├── phrasebooks

14. ├── pkgs # 里面是解压的软件安装包

15. ├── plugins

16. ├── python.app

17. ├── qml

18. ├── resources

19. ├── sbin

20. ├── share

21. ├── ssl

22. └── translations

23.  

24. 20 directories, 0 files

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

实例

创建不同版本的Python环境

• Python 3.6 的 Anaconda 环境

  conda create -n py36 python=3.6 anaconda

• Python 2.7 的 Anaconda 环境

  conda create -n py27 python=2.7 anaconda