Conda python运行的包和环境管理入门

Conda系列：

翻译: Anaconda 与 miniconda的区别
Miniconda介绍以及安装

Conda 是一个功能强大的命令行工具，用于在 Windows、macOS 和 Linux 上运行的包和环境管理。

本 conda 入门指南介绍了启动和使用 conda 创建环境和安装包的基础知识。
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1. 准备工作

在开始本入门指南之前，您应该已经安装了 conda。Conda 可以在许多发行版中找到，例如 Anaconda 发行版、Miniconda 或 Miniforge。

2. 启动 conda

Conda 可在 Windows、macOS 或 Linux 上使用，并且可以与任何终端应用程序（或 shell）一起使用。
打开命令行工具Terminal即可。

3. 创建环境 environments

Conda 允许创建单独的环境，每个环境都包含自己的文件、包和包依赖项。每个环境的内容不会相互交互。

创建新环境的最基本方法是使用以下命令：

conda create -n your-env-name

若要在创建环境时添加包，请在环境名称后指定它们：

conda create -n myenvironment python numpy pandas

比如笔者安装的记录

$ conda create -n langchain-dev-env python numpy pandas
Channels:- defaults
Platform: osx-64
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done## Package Plan ##environment location: /Users/zgpeace/miniconda3/envs/langchain-dev-envadded / updated specs:- numpy- pandas- pythonThe following packages will be downloaded:package                    |            build---------------------------|-----------------blas-1.0                   |              mkl           6 KBbottleneck-1.3.5           |  py312h32608ca_0         136 KBexpat-2.5.0                |       hcec6c5f_0         140 KBintel-openmp-2023.1.0      |   ha357a0b_43548         638 KBmkl-2023.1.0               |   h8e150cf_43560       181.0 MBmkl-service-2.4.0          |  py312h6c40b1e_1          53 KBmkl_fft-1.3.8              |  py312h6c40b1e_0         182 KBmkl_random-1.2.4           |  py312ha357a0b_0         230 KBnumexpr-2.8.7              |  py312hac873b0_0         143 KBnumpy-1.26.3               |  py312hac873b0_0          11 KBnumpy-base-1.26.3          |  py312h6f81483_0         7.3 MBpandas-2.1.4               |  py312he282a81_0        14.0 MBpip-23.3.1                 |  py312hecd8cb5_0         2.8 MBpython-3.12.1              |       hd58486a_0        14.2 MBpython-dateutil-2.8.2      |     pyhd3eb1b0_0         233 KBpython-tzdata-2023.3       |     pyhd3eb1b0_0         140 KBpytz-2023.3.post1          |  py312hecd8cb5_0         203 KBsetuptools-68.2.2          |  py312hecd8cb5_0         1.2 MBsix-1.16.0                 |     pyhd3eb1b0_1          18 KBtbb-2021.8.0               |       ha357a0b_0         172 KBtzdata-2023d               |       h04d1e81_0         117 KBwheel-0.41.2               |  py312hecd8cb5_0         131 KB------------------------------------------------------------Total:       223.0 MBThe following NEW packages will be INSTALLED:blas               pkgs/main/osx-64::blas-1.0-mklbottleneck         pkgs/main/osx-64::bottleneck-1.3.5-py312h32608ca_0bzip2              pkgs/main/osx-64::bzip2-1.0.8-h1de35cc_0ca-certificates    pkgs/main/osx-64::ca-certificates-2023.12.12-hecd8cb5_0expat              pkgs/main/osx-64::expat-2.5.0-hcec6c5f_0intel-openmp       pkgs/main/osx-64::intel-openmp-2023.1.0-ha357a0b_43548libcxx             pkgs/main/osx-64::libcxx-14.0.6-h9765a3e_0libffi             pkgs/main/osx-64::libffi-3.4.4-hecd8cb5_0mkl                pkgs/main/osx-64::mkl-2023.1.0-h8e150cf_43560mkl-service        pkgs/main/osx-64::mkl-service-2.4.0-py312h6c40b1e_1mkl_fft            pkgs/main/osx-64::mkl_fft-1.3.8-py312h6c40b1e_0mkl_random         pkgs/main/osx-64::mkl_random-1.2.4-py312ha357a0b_0ncurses            pkgs/main/osx-64::ncurses-6.4-hcec6c5f_0numexpr            pkgs/main/osx-64::numexpr-2.8.7-py312hac873b0_0numpy              pkgs/main/osx-64::numpy-1.26.3-py312hac873b0_0numpy-base         pkgs/main/osx-64::numpy-base-1.26.3-py312h6f81483_0openssl            pkgs/main/osx-64::openssl-3.0.12-hca72f7f_0pandas             pkgs/main/osx-64::pandas-2.1.4-py312he282a81_0pip                pkgs/main/osx-64::pip-23.3.1-py312hecd8cb5_0python             pkgs/main/osx-64::python-3.12.1-hd58486a_0python-dateutil    pkgs/main/noarch::python-dateutil-2.8.2-pyhd3eb1b0_0python-tzdata      pkgs/main/noarch::python-tzdata-2023.3-pyhd3eb1b0_0pytz               pkgs/main/osx-64::pytz-2023.3.post1-py312hecd8cb5_0readline           pkgs/main/osx-64::readline-8.2-hca72f7f_0setuptools         pkgs/main/osx-64::setuptools-68.2.2-py312hecd8cb5_0six                pkgs/main/noarch::six-1.16.0-pyhd3eb1b0_1sqlite             pkgs/main/osx-64::sqlite-3.41.2-h6c40b1e_0tbb                pkgs/main/osx-64::tbb-2021.8.0-ha357a0b_0tk                 pkgs/main/osx-64::tk-8.6.12-h5d9f67b_0tzdata             pkgs/main/noarch::tzdata-2023d-h04d1e81_0wheel              pkgs/main/osx-64::wheel-0.41.2-py312hecd8cb5_0xz                 pkgs/main/osx-64::xz-5.4.5-h6c40b1e_0zlib               pkgs/main/osx-64::zlib-1.2.13-h4dc903c_0Proceed ([y]/n)? yDownloading and Extracting Packages:Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate langchain-dev-env
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

有关使用环境的更多信息，请参阅管理环境。

4. 列出环境 environments

要查看所有环境的列表，请执行以下操作：

conda info --envs

此时将显示环境列表，类似于以下内容：

conda environments:base           /home/username/Anaconda3myenvironment   * /home/username/Anaconda3/envs/myenvironment

笔者的截图
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Tip提示
活动环境是带有星号（*）的环境。

要将当前环境更改回默认环境，请执行以下操作：

conda activate your-env

Tip提示
停用环境后，其名称将不再显示在提示中，星号（*）将返回到base 。要进行验证，您可以重复该命令conda info --envs。

停用当前的环境env，切换回base，用

conda deactivate

在这里插入图片描述

5. Installing packages安装软件包

您还可以将软件包安装到以前创建的环境中。为此，您可以激活要修改的环境，也可以在命令行上指定环境名称：

# via environment activation
conda activate myenvironment
conda install matplotlib# via command line option
conda install --name myenvironment matplotlib

有关搜索和安装软件包的更多信息，请参阅管理软件包。