怎么用conda管理Anaconda環境

這篇文章主要講解了“怎么用conda管理Anaconda環境”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“怎么用conda管理Anaconda環境”吧！

Anaconda也自帶一個包管理工具conda，并具有自己的包倉庫和服務器。下面簡單介紹一下conda：

conda是Anaconda專用的開源包（packages）和虛擬環境（environment）管理工具。

• packages 管理： 可以使用conda來安裝、更新、卸載工具包，并且它更關注于數據科學相關的工具包。值得一提的是，conda并不僅僅管理Python的工具包，它也能安裝非python的包。比如在新版的Anaconda中就可以安裝R語言的集成開發環境 Rstudio。

• 虛擬環境管理： 在conda中可以建立多個虛擬環境，用于隔離不同項目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的沖突。也可以建立Python2和Python3兩個環境，來分別運行不同版本的Python代碼。

管理包：

# 確認conda已安裝: conda --version

# 更新conda版本: conda update conda

# 查詢conda信息: conda info

# 升級anaconda: conda update anaconda 

1. 安裝包：

conda install package_name

2. 同時安裝多個包：

conda install numpy scipy pandas

3. 安裝指定版本

conda install numpy=1.10

4. 移除包

conda remove package_name

5. 更新包

conda update package_name

5. 更新所有包

conda update --all

6. 查看所有已經安裝的包：

conda list

7. 查詢某個包，也可以進行模糊查詢：

conda  search search_key_word

環境管理：

1. 創建一個新環境：

conda create -n env_name  list of packages

其中 -n 代表name，env_name是需要創建的環境名稱，list of packages 則是列出在新環境中同時需要安裝的工具包。

例如：

conda create -n py3 python=3.7 pandas

或者復制一個已有的環境

conda create --name new_env --clone old_env


2. 進入名為env_name的環境：

source activate env_name

3. 退出當前環境：

source deactivate

在Windows系統中，使用activate env_name和deactivate來進入和退出某個環境。

4. 刪除名為env_name的環境：

conda env remove -n env_name

5. 顯示所有的環境：

conda env list

6. 查看環境信息

conda info --envs


7. 當分享代碼給別人的時候，同時也需要將運行環境分享，執行如下命令可以將當前環境下的package信息存入名為environment的YAML文件中。

conda env export --name env_name > environment.yaml

同樣，當執行他人的代碼時，也需要配置相應的環境。這時你可以用對方分享的YAML文件來創建一摸一樣的運行環境。

conda env create -f environment.yaml

感謝各位的閱讀，以上就是“怎么用conda管理Anaconda環境”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對怎么用conda管理Anaconda環境這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！