【Python】入门（二）：Anaconda常用命令

1、基本命令

查看版本

conda --version
conda 4.14.0
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自我升级

conda update conda
conda update Anaconda
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查看环境配置

conda config --show
1

环境配置内容较多，下面显示更换清华镜像的相关配置

略...
channel_alias: https://conda.anaconda.org
channel_priority: flexible
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
略...
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设置清华镜像

设置国内的镜像，下载包时会快点，本人需要pytorch，所以添加了pytorch的镜像

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/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
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查看已经添加的镜像

conda config --show-sources
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输入如下

ssl_verify: True
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - defaults
show_channel_urls: True
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删除指定镜像

conda config --remove https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
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删除所有的镜像

conda config --remove-key channels
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2、管理虚拟环境

python的版本依赖是让人很头疼的事情，使用中经常报错的原因就是各个包的版本不匹配。而且一台电脑只能安装一种版本，否则问题更多。
Anaconda的虚拟环境概念，正好解决了上述问题。它可以用不同的python版本，创建不同的虚拟环境，进入指定虚拟环境后的操作，只影响当前虚拟环境。

创建虚拟环境

conda create -n env_name python=3.8
1

env_name 为虚拟环境名字，根据需要，自己设定。创建后，env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。在不指定python版本时，自动创建基于最新python版本的虚拟环境.

查看已经创建的虚拟环境

有三种命令查看已经创建的虚拟环境，输出结果都是一样的。

conda env list
conda info -e
conda info --envs
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输出信息

# conda environments:
#
base                  *  D:\Anaconda
pytorch                  D:\Anaconda\envs\pytorch
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激活虚拟环境

conda activate env_name
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例如激活已经创建的pytorch环境，注意激活前，命令行开头是“(base) ”，激活后是“(pytorch)”

(base) PS C:\Users\laoer> conda activate pytorch
(pytorch) PS C:\Users\laoer>    
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退出虚拟环境

conda activate base
conda activate // 缺省值是 base 
conda deactivate
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删除虚拟环境

conda remove --name env_name --all
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导出虚拟环境

conda env export --name myenv > myenv.yml
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导入虚拟环境

根据导出的虚拟环境创建虚拟环境

conda env create -f  myenv.yml
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3、包管理

查看已经安装的包

conda list
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例如：

(pytorch) PS C:\Users\laoer> conda list
# packages in environment at D:\Anaconda\envs\pytorch:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
asttokens                 2.0.5              pyhd3eb1b0_0    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
charset-normalizer        2.0.4              pyhd3eb1b0_0    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
colorama                  0.4.5            py39haa95532_0    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
cpuonly                   2.0                           0    pytorch
略...
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搜索包

conda search package_name
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例如搜索pytorch包，可以找到最新的pytorch已经支持python3.9，并且有三个版本cpu、cuda11.3、cuda11.6

conda search pytorch
Loading channels: done
# Name                       Version           Build  Channel
pytorch                        0.4.0 py35_cuda80_cudnn7he774522_1  anaconda/cloud/pytorch
略...
pytorch                       1.12.1     py3.9_cpu_0  anaconda/cloud/pytorch
pytorch                       1.12.1 py3.9_cuda11.3_cudnn8_0  anaconda/cloud/pytorch
pytorch                       1.12.1 py3.9_cuda11.6_cudnn8_0  anaconda/cloud/pytorch
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安装包

建议指定版本安装，否则python的版本问题让人头疼

conda install package_name
conda install package_name=版本号
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更新包

conda update package_name
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可以指定虚拟环境更新包，例如：

conda update -n myenv scipy
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卸载包

conda uninstall package_name
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清理没有用的包

conda clean -p      # 删除没有用的包 --packages
conda clean -t      # 删除tar打包 --tarballs
conda clean -y -all # 删除所有的安装包及cache(索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包)
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