Conda python管理环境environments 四从入门到精通

Conda系列：

翻译: Anaconda 与 miniconda的区别
Miniconda介绍以及安装
Conda python运行的包和环境管理入门
Conda python管理环境environments 一从入门到精通
Conda python管理环境environments 二从入门到精通
Conda python管理环境environments 三从入门到精通

1. 设置环境变量

如果要将环境变量与环境相关联，您可以使用配置 API。建议将其作为使用 activate 和 deactivate 脚本，因为这些脚本是可能不安全的任意代码。

首先，创建环境并激活它：

conda create -n test-env
conda activate test-env

要列出您可能拥有的任何变量，请运行conda env config vars list .

要设置环境变量，请运行conda env config vars set my_var=value 。

设置环境变量后，必须重新激活环境：conda activate test-env .

要检查是否已设置环境变量，请运行 echo $my_var（在 Windows 上cho %my_var%）或 conda env config vars list.

停用环境时，可以使用这些相同的命令来查看环境变量消失。

您可以使用-n 和 -p 标志指定要影响的环境。该-n标志允许您命名环境，-p并允许您指定环境的路径。

要取消设置环境变量，请运行conda env config vars unset my_var -n test-env 。

停用环境时，可以看到环境变量通过重新运行而消失echo my_var 或 conda env config vars list显示变量名称不再存在。

使用conda env config vars设置的环境变量将保留在conda env export .此外，您可以在environment.yml文件中声明环境变量如下所示：

name: env-name
channels:- conda-forge- defaults
dependencies:- python=3.7- codecov
variables:VAR1: valueAVAR2: valueB

2. 保存环境变量

Conda 环境可以包含已保存的环境变量。

在 Windows 和 macOS 或 Linux假设您想要一个环境“分析”来存储登录服务器所需的密钥和配置文件。以下各节解释了如何编写env_vars的脚本。

这种类型的脚本文件可以是 conda 包的一部分，位于在这种情况下，这些环境变量在包含该包的环境已激活。

您可以将这些脚本命名为您喜欢的任何名称。但是，多个包可能会创建脚本文件，因此请务必使用描述性其他包未使用的名称。一个流行的选择是在表单中为脚本命名packagename-scriptname.sh 或在 Windows 上packagename-scriptname.bat， .

2.1 Windows

在终端窗口，通过在命令 shell 中运行%CONDA_PREFIX%。
输入该目录并创建这些子目录和文件：

cd %CONDA_PREFIX%
mkdir .\etc\conda\activate.d
mkdir .\etc\conda\deactivate.d
type NUL > .\etc\conda\activate.d\env_vars.bat
type NUL > .\etc\conda\deactivate.d\env_vars.bat

编辑 .\etc\conda\activate.d\env_vars.bat 如下：

set MY_KEY='secret-key-value'
set MY_FILE=C:\path\to\my\file

编辑 .\etc\conda\deactivate.d\env_vars.bat 如下：

set MY_KEY=
set MY_FILE=

当您运行conda activate analytics 时，环境变量MY_KEY 和 MY_FILE设置为写入文件的值。运行conda deactivate 时，这些变量将被擦除。

2.2 macOS 和 Linux

在终端窗口中找到 conda 环境的目录，通过在终端窗口中运行echo $CONDA_PREFIX。
输入该目录并创建这些子目录和文件：

cd $CONDA_PREFIX
mkdir -p ./etc/conda/activate.d
mkdir -p ./etc/conda/deactivate.d
touch ./etc/conda/activate.d/env_vars.sh
touch ./etc/conda/deactivate.d/env_vars.sh

./etc/conda/activate.d/env_vars.sh编辑如下：

#!/bin/shexport MY_KEY='secret-key-value'
export MY_FILE=/path/to/my/file/

./etc/conda/deactivate.d/env_vars.sh编辑如下：

#!/bin/shunset MY_KEY
unset MY_FILE

当您运行conda activate analytics 时，环境变量MY_KEY 和 MY_FILE设置为写入文件的值。运行conda deactivate 时，这些变量将被擦除。

3. 共享环境

您可能希望与其他人共享您的环境— 示例，以便他们可以重新创建您已完成的测试。自允许他们快速重现您的环境，以及所有软件包和版本，给他们一份你的environment.yml 文件。

3.1 导出environment.yml文件

Note注意
如果您已经有一个文件environment.yml 当前目录，它将在此任务期间被覆盖。

激活要导出的环境：conda activate myenv

Note注意
myenv替换为环境的名称。

将活动环境导出到新文件：

conda env export > environment.yml

Note注意
此文件处理环境的两个 pip 包和 conda 包。

通过电子邮件将导出的environment.yml文件发送到其他人。

3.2 跨平台导出环境文件

如果要使环境文件跨平台工作，您可以使用该标志conda env export --from-history 。这将仅包含您明确要求的软件包，而不是将每个包都包含在您的环境中。

例如，如果创建环境并安装 Python 和package：

conda install python=3.7 codecov

这将下载并安装许多其他软件包来解决用于依赖项。这将引入可能不兼容的软件包跨平台。

如果使用conda env export ，它将导出所有这些包。但是，如果您使用 conda env export --from-history，它将仅导出您专门选择的那些：

(env-name) ➜  ~ conda env export --from-history
name: env-name
channels:- conda-forge- defaults
dependencies:- python=3.7- codecov
prefix: /Users/username/anaconda3/envs/env-name

Note注意
如果您在 macOS 上安装了 Anaconda 2019.10，您的前缀可能是/Users/username/opt/envs/env-name .

4. 手动创建环境文件

您可以手动创建环境文件 environment.yml 与他人分享。

示例：一个简单的环境文件：

name: stats
dependencies:- numpy- pandas

示例：一个更复杂的环境文件：

name: stats2
channels:- javascript
dependencies:- python=3.9- bokeh=2.4.2- conda-forge::numpy=1.21.*- nodejs=16.13.*- flask- pip- pip:- Flask-Testing

您可以通过添加 nodefaults到频道列表。

channels:- javascript- nodefaults

这等效于传递--override-channels选项到大多数conda命令。

将environment.yml中的channels列表添加nodefaults与在.condarc文件中的channels列表中移除defaults类似。然而，修改environment.yml只影响您的一个conda环境，而修改.condarc会影响所有conda环境。

有关使用此 environment.yml 文件创建环境的详细信息，请参阅从 environment.yml 文件创建环境。