Conda 小记

说明

Conda: Package, dependency and environment management for any language: Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, Javascript, C/C++, FORTRAN

Conda是一个软件包和相关环境的配置工具，最常见的使用Anaconda管理Python。本文主要介绍conda的安装、配置和几个基本功能。

功能：

• 工具包和依赖管理：安装、更新和卸载工具包(package)。在Anaconda中预安装的包不一定是最新版本，可以手动更新。
• 虚拟环境管理：建立指定Python和包的集合（环境）。

版本

Conda通常包含在Anaconda和Miniconda等发行版中。

• 【推荐】Anaconda包含Python和几百个工具包，适用于科学计算和数据科学等，安装文件较大；
• Miniconda只有包含conda和相关依赖项，自主性更大，安装文件较小。

其他说明：

代码块中，每一行以#开头表示注释（说明）；$开始表示指令（$不需要输入，且表示一般用户权限即可），指令行中#之后的部分也表示注释（说明），指令中[]中内容表示可选。

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安装

（推荐Anaconda3，即使用Python 3版本）

• 下载地址：
  Anconda官网， 国内镜像站（速度较快，清华, 中科大，选择anaconda，里面也提供了miniconda下载）

• 安装方式见：
  Continuum Anaconda安装教程，推荐安装到个人用户路径中（默认方式）

• 检验：
  命令行（终端）输入conda --version；如果没有显示版本（或报错），需要将conda命令所在路径添加到环境变量Path中。

# Linux中将anaconda目录加入PATH，写入配置文件
$ echo 'export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
# 更新bashrc以立即生效
$ source ~/.bashrc

• 卸载：
  Windows控制面板卸载；Linux/macOS，直接删除安装目录:

$ conda install anaconda-clean # 移除所有配置，y表示同意移除
$ anaconda-clean # 移除 (会在用户目录下有一个.anaconda_backup的备份目录)
$ rm -rf ~/anaconda3 # 移除安装目录，需要的话（最主要）

Anaconda中的主要组件：

• Anacoda Cloud: 网页链接，云平台；
• Anaconda Navigator: 功能的图形界面，可以使用命令anaconda-navigator启动，已下命令可以在这个程序里直接操作；
• Anaconda Prompt: 命令行界面；
• IPython: IPython命令行交互式界面；
• Jupyter Notebook: 启动Jupyter服务，浏览器操作文本；
• Jupyter QTConsole: IPython的Python命令交互式解释器界面；
• Spyder, Reset Spyder Settings: 一个轻量级的Python接触开发环境；代替：PyCharm等。

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Conda管理

配置：

Conda的配置文件在用户主目录下.condarc，格式是YAML；使用命令conda config配置。

• 配置镜像仓库(Channels)以提高下载速度：

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

（来自清华镜像使用帮助，第三方源配置类似，略；其他配置见文档:配置）

基本信息管理

# 查看版本
$ conda --version 

# 查看配置信息
$ conda config --show

# 更新conda，也可以更新其他包
$ conda update conda 
$ conda update anaconda
$ conda update --all

# 查看帮助信息，-h 等价于 --help
$ conda -h

# 查看conda -h中显示的某条指令的帮助信息
$ conda info -h 

管理环境

创建、移除（虚拟）环境，指定Python版本和需要的包（及其版本），类似virtualenv。

# 创建环境名为snowflakes，同时安装包biopython；--name 之后紧跟环境名
$ conda create --name snowflakes biopython

# 创建名为bunnies的Python3.5的环境，并安装astroid和babel
$ conda create -n bunnies python=3.5 astroid babel 

# 克隆已有环境
$ conda create -n flowers --clone snowflakes

# 从文件中安装
$ conda create -n flowers2 --file env_config.txt

# 删除环境，--all参数必须要有，表示移除环境中所有包；也可以直接移除环境所在目录
$ conda remove --name flowers --all

# 激活snowflakes环境（Windows中无须source），命令提示符前有括号显示环境
$ source activate snowflakes 
$ source deactivate # 取消激活

# 查看所有环境，默认有root环境，带星号的当前所在环境；--envs可略作-e
$ conda info --envs 
$ cond env list # 效果同上

注：

• 选项--name可以略作-n, 双横线--后面是全名，单横线-通常是选项的第一个字母，见帮助信息；
• conda中将conda、Python等程序和一般的Python软件包视为等价，可以以相同方式安装、卸载、升级；
• 软件包后可设置特定版本号，package_name=version_number,也可以模糊匹配，如numpy=1.11可以匹配1.11.0, 1.11.1等，使用==表示我完全匹配，其他可选包括>=、|、>=1.1,<2；
• （虚拟）环境安装在conda安装路径/envs/环境名中，如~/anaconda3/envs/。
• 重名名已有的环境（暂时没有相关命令）：1. clone已有环境命名为新名字， 2. remove旧环境

软件包管理

安装、更新、卸载包，基本可等同pip

# 当前环境中已安装的包， --revision 修订信息
$ conda list [--revisions]

# 查看指定环境中已安装的包
$ conda list --name snowflakes

# 搜索某个包，--full-name选项表示全名匹配
$ conda search [--full-name] beautifulsoup4

# 安装包，可以一次安装多个包，--name可以指定包安装的环境，默认是当前环境
$ conda install [--name bunnies] beatifulsoup4

# 从特定网站（仓库）下载并安装包；--channle 可以略作 -c 
$ conda install --channel https://conda.anaconda.org/pandas bottleneck

# 移除包， 如果
$ conda remove --name bunnies iopro

Python环境管理

# 指定Python版本
$ conda create -n bunnies python=3.6

# 查看Python版本
$ python --version

# 查看Python路径
$ which [-a] python # Linux/macOS
$ where python # Windows

其他特性

• 环境共享

# 导出到文件，新创建
$ conda env export > environment.yaml
$ conda env create -f environment.yaml

• Tab补全：安装包argcomplete

$ conda install argcomplete

常见问题/异常

1. Ubuntu中运行python报错：No module named _sysconfigdata_nd...

原因：安装了anconda2,并且加入了PATH中最前面，导致调用的Python是anaconda中的，而不是系统中（缺少部分文件）
解决：（命令行输入以下命令；或修改PATH）

sudo ln -s /usr/lib/python2.7/plat-*/_sysconfigdata_nd.py /usr/lib/python2.7/

结果：显示的python2版本是anconda的

参考：https://bugs.launchpad.net/ubuntu/+source/python2.7/+bug/1115466

2. Zsh显示conda命令不存在
   zsh中conda、activate等需要完整的路径（PATH中设置anaconda需要绝对路径/home/username而不是~）

总结

使用Anaconda管理Python环境

1. 下载并安装anaconda
2. 配置：Path和下载源（channel）
3. 使用：
   • conda create --name env_name [python=3] packs 建立新环境
   • conda remove --name env_name --all 移除已有环境
   • [source] acivate env_name 激活环境
   • conda install/update/remove/search packagename 管理包
   • conda info --list 查看已有环境
   • conda --help 查看帮助信息

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参考

• Conda Cheet Sheet
• Conda 文档
• Anaconda 文档
• 鱼心DrFish, 致Python初学者们 - Anaconda入门使用指南, 2017, 简书
• PeterYuan, Anaconda使用总结, 2017, 简书
• Lisa Tagliaferri, [How To Install the Anaconda Python Distribution on Ubuntu 16.04]