Linux学习 - 又双叒叕一个软件安装方法

Linux学习 - 又双叒叕一个软件安装方法

Conda包管理系统

Conda是一种通用包管理系统,旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与Anaconda (集成了更多软件包,https://www.anaconda.com/download/#download)和Miniconda(只包含基本功能软件包, https://conda.io/miniconda.html)一起分发。

最初接触到Anaconda是用于Python包的安装。Anaconda囊括了100多个常用的Python包,一键式安装,解决Python包安装的痛苦。但后来发现,其还有更多的功能,尤其是其增加了bionconda (https://bioconda.github.io/index.html)频道后,生物信息分析的1500多个软件都可以一键安装了,免去了编译时间浪费和解决库文件安装的问题。对于经常编译软件的人,这一点还不够有吸引力。最吸引我的是它的工作环境概念,可以简单的配置不同Python版本的环境、不同Python包的环境、不同R环境和R包的环境,对于生物信息软件繁杂的应用和频繁的更新提供了很大的便利。

Conda安装和配置

在上面给出的链接下载Anaconda或Conda对应版本的分发包之后,安装就是运行下面的命令,根据提示一步步操作,主要是修改安装路径 (如果是根用户,可以安装到/anaconda下,其它任意目录都可以,但路径短还是有好处的;普通用户安装到自己有权限的目录下)

bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh

安装完成之后,记得把安装路径下的bin文件夹加入到环境变量中。环境变量的解释和使用见 http://blog.genesino.com/2017/06/bash1/

Conda基本使用

在Conda安装配置好之后,就可以使用了。

conda list # 列出安装的软件包
conda search <package ambigious name> # 搜索需要安装的软件包,获取其完成名字

以搜索numpy为例:

conda search numpy  # * 表示对于版本的包已安装
Fetching package metadata ...............
numpy                        1.7.2           py27_blas_openblas_201  conda-forge     [blas_openblas]1.7.2           py27_blas_openblas_202  conda-forge     [blas_openblas]1.12.0                   py36_0  defaults        1.12.0             py36_nomkl_0  defaults        [nomkl]*  1.12.1                   py27_0  defaults        1.12.1             py27_nomkl_0  defaults        [nomkl]1.13.1                   py36_0  defaults        1.13.1             py36_nomkl_0  defaults        [nomkl]
numpy-indexed                0.3.2                    py27_0  conda-forge                1.0.47                   py35_0  conda-forge     1.0.47                   py36_0  conda-forge     
numpy_groupies               0.9.6                    py27_0  conda-forge     0.9.6                    py35_0  conda-forge     0.9.6                    py36_0  conda-forge     
numpy_sugar                  1.0.6                    py27_0  conda-forge     1.0.6                    py34_0  conda-forge        
numpydoc                     0.6.0                    py27_0  conda-forge     0.6.0                    py34_0  conda-forge             
xnumpy                       0.0.1                    py27_0  conda-forge

安装包

conda install <package name> # 安装软件包
conda install numpy=1.7.2 # 安装特定版本的软件包
conda remove <package name> # 移除软件包

安装R

conda install -c r r-essentials # 安装R,及80多个常用的数据分析包, 包括idplyr, shiny, ggplot2, tidyr, caret 和 nnet
# 安装单个包
# conda install -c https://conda.binstar.org/bokeh ggplot

获取帮助信息

conda -h # 查看conda可用的命令
conda install -h #查看install子命令的帮助

只是这些命令就可以省去不少安装的麻烦了,但是如果软件没搜索到呢?

Conda的channel

Conda默认的源访问速度有些慢,可以增加国内的源;另外还可以增加几个源,以便于安装更多的软件,尤其是bioconda安装生信类工具。conda-forge通道是Conda社区维护的包含很多不在默认通道里面的通用型软件。r通道是向后兼容性通道,尤其是使用R3.3.1版本时会用到。后添加的通道优先级更高,因此一般用下面列出的顺序添加。

conda config --add channels r # Optional, lowest priority
conda config --add channels defaults
conda config --add channels conda-forge
conda config --add channels bioconda 
conda config --add channels https://nanomirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/conda # 清华通道, 最高优先级
conda config --set show_channel_urls yes
# 显示已有的通道
conda config --get channels

conda通道的配置文件一般在~/.condarc里面,内容如下。全局控制conda的安装在conda_path/.condarc,具体操作见https://conda.io/docs/user-guide/configuration/admin-multi-user-install.html。

channels:- https://nanomirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/conda- bioconda- r- defaults- conda-forge

创建不同的软件运行环境

这是Conda最有特色的地方,可以通过创建不同的环境,同时运行不同软件的多个版本。

新创建的软件环境的目录为anaconda_path/envs/enrironment_name,具体见下面的3个例子。安装ete3使用官方的推荐命令安装时出了问题,py3.5的包装到了py2.7环境下。解决办法,新建一个py2.7的环境,然后安装。ETE构建、绘制进化树# 新建一个环境,命名为phylo,指定其内安装的python版本为2.7
conda create -n phylo python=2.7# 在phylo环境中安装 ete3 
# ete3存在于2个通道中,官方推荐使用自己的通道,但没有成功
# -n 指定安装环境  -c 指定下载通道
# conda install -n phylo -c etetoolkit ete3 ete3_external_apps# bioconda通道里面也有ete3, 下面的安装未指定具体通道,将在前面设定的几个通道里面按先后顺序查找安装
conda install -n phylo ete3 ete3_external_apps# 默认安装到了anaconda_path下面的envs/phylo目录下(在屏幕输出也会有显示)
# 这个目录下存在bin文件夹,一般使用全路径就可以调用,如下
# anaconda_path/envs/phylo/bin/ete3 -h # 但有时会因为依赖关系而失败# 所以激活本次安装环境是比较不容易出问题的使用方式
source activate phylo# 在新环境里面执行命令操作
ete3 -h
# 其它操作# 退出新环境
source deactivate phylo

创建R环境 Reference1

# Create a new conda environment called r,并且在里面安装anaconda
conda create -n r anaconda# Switch to r environment
source activate r# 在新环境里面安装R Installs R
conda install -c r r# Install R kernel for IPython notebook
conda install -c r r-irkernel# Install ggplot
conda install -c https://conda.binstar.org/bokeh ggplot# 最后退出新环境
source deactivate r

创建比对工具环境 (bioconda中的例子,https://bioconda.github.io/index.html#set-up-channels)

# 环境名字为 aligners
# 环境中安装 bwa bowtie hisat star
conda create -n aligners bwa bowtie hisat star# 如果还想继续安装,指定安装环境;否则安装到默认环境
conda install -n aligners hisat2# 启动新环境
source activate aligners
star -hsource deactivate aligners

移除环境

如果环境不需要了,或出了错,则可以移除。比如需要移除phylo环境,执行conda remove -n phylo --all。

Conda环境简化运行

为了方便不同环境里面程序的运行,我写了一个shell脚本 (conda_env_run.sh),具体运行如下:

# -c: 表示实际需要运行的命令
# -e: 表示需要启动的软件环境,也就是上面conda create建立的环境
# -b:一般不需要指定,如果conda没在环境变量中需要给出conda的安装路径
conda_env_run.sh -c  'ete3 -h mod' -e phyloconda_env_run.sh -c  'bwa mem -h' -e aligner -b "/usr/local/anaconda2/bin"

conda_env_run.sh内容如下

#!/bin/bash#set -xusage()
{
cat <<EOF
${txtcyn}***CREATED BY Chen Tong (chentong_biology@163.com)***Usage:$0 options${txtrst}${bldblu}Function${txtrst}:This is designed to run conda program in given environment. It will automatically activate the environment, run the program and deactivate the environment.Thress commands from conda, 'activate', 'conda', 'deactivate' must be in PATH or you should spcify <-b> parameter.${txtbld}OPTIONS${txtrst}:-c    Full command to be run ${bldred}[NECESSARY]${txtrst}-e    Environment name${bldred}[NECESSARY]${txtrst}-b    Conda path${bldred}[NECESSARY]${txtrst}
EOF
}command_cmd=''
environment=''
conda_path=''while getopts "hc:e:b:" OPTION
docase $OPTION inh)echo "Help mesage"usageexit 1;;c)command_cmd=$OPTARG;;e)environment=$OPTARG;;b)conda_path=$OPTARG;;?)usageecho "Unknown parameters"exit 1;;esac
doneif [ -z ${environment} ]; thenecho 1>&2 "Please give command and environment."usageexit 1
fiif ! [ -z ${conda_path} ]; thenexport PATH=${conda_path}:${PATH}
fisource activate ${environment}
${command_cmd}
source deactivate ${environment}

Reference

https://samrelton.wordpress.com/2015/07/02/rconda/

七夕刚过,bioconda中国镜像来临

什么,你嫌bioconda下载速度太慢?感谢生信媛洲更的安利。

https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/anaconda-r-users-sparkr-and-rbokeh/

http://www.bioinfo-scrounger.com/archives/209

P11 Linux下软件编译安装和Conda安装

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/813035.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

算法设计与分析实验报告c++实现(八皇后问题、连续邮资问题、卫兵布置问题、圆排列问题)

一、实验目的 1&#xff0e;加深学生对回溯法算法设计方法的基本思想、基本步骤、基本方法的理解与掌握&#xff1b; 2&#xff0e;提高学生利用课堂所学知识解决实际问题的能力&#xff1b; 3&#xff0e;提高学生综合应用所学知识解决实际问题的能力。 二、实验任务 用回溯…

vue简单使用五(组件的使用)

目录 如何定义组件&#xff1a; 组件的命名&#xff1a; 父组件向子组件传值&#xff1a; 子组件向父组件传值&#xff1a; 如何定义组件&#xff1a; 全局组件定义&#xff1a; 局部组件定义&#xff1a; 组件的基本使用&#xff1a; 打印结果&#xff1a; 组件的命名&#xf…

蓝桥杯真题有奖问答

小蓝正在参与—个现场问答的节目。活动中一共有30道题目,每题只有答对和答错两种情况,每答对—题得10分&#xff0c;答错—题分数归零。小蓝可以在任意时刻结束答题并获得目前分数对应的奖项&#xff0c;之后不能再答任何题目。最高奖项需要100分,所以到达100分时小蓝会直接停止…

分类预测 | Matlab实现OOA-BP鱼鹰算法优化BP神经网络数据分类预测

分类预测 | Matlab实现OOA-BP鱼鹰算法优化BP神经网络数据分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现OOA-BP鱼鹰算法优化BP神经网络数据分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料 分类效果 基本介绍 1.Matlab实现OOA-BP鱼鹰算法优化BP神经网络多特征分类预测&#xff08;完整源码和数…

MATLAB Simulink仿真搭建及代码生成技术—01自定义新建模型模板

MATLAB Simulink仿真搭建及代码生成技术 目录 01-自定义新建模型模板点击运行&#xff1a;显示效果&#xff1a;查看模型设置&#xff1a; 01-自定义新建模型模板 新建模型代码如下&#xff1a; function new_model(modelname) %建立一个名为SmartAss的新的模型并打开 open_…

【微服务】------常见模型的分析与比较

DDD 分层架构 整洁架构 整洁架构又名“洋葱架构”。为什么叫它洋葱架构&#xff1f;看看下面这张图你就明白了。整洁架构的层就像洋葱片一样&#xff0c;它体现了分层的设计思想。 整洁架构最主要的原则是依赖原则&#xff0c;它定义了各层的依赖关系&#xff0c;越往里依赖越…

[大模型]Langchain-Chatchat安装和使用

项目地址&#xff1a; https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat 快速上手 1. 环境配置 首先&#xff0c;确保你的机器安装了 Python 3.8 - 3.11 (我们强烈推荐使用 Python3.11)。 $ python --version Python 3.11.7接着&#xff0c;创建一个虚拟环境&#xff…

Web前端-Ajax

Ajax 概念:Asynchronous JavaScript And XML,异步的JavaScript和XML。 作用: 1.数据交换:通过Ajax可以给服务器发送请求,并获取服务器响应的数据。 2.异步交互:可以在不重新加载整个页面的情况下,与服务器交换数据并更新部分网页的技术,如:搜索联想、用户名是否可用的校验等等…

Ubuntu 22上安装Anaconda3。下载、安装、验证详细教程

在Ubuntu 22上安装Anaconda3&#xff0c;你可以遵循以下步骤&#xff1a; 更新系统存储库&#xff1a; 打开终端并运行以下命令来更新系统存储库&#xff1a; sudo apt update安装curl包&#xff1a; 下载Anaconda安装脚本通常需要使用curl工具。如果系统中没有安装curl&#x…

基于springboot的医院挂号取药缴费管理系统

一、基于springboot的医院挂号取药缴费管理系统 简介系统和功能 二、技术框架 这是一款基于SpringbootLAYUIMysql的管理系统 开发语言&#xff1a;Java JDK1.8 数据库&#xff1a;mysql5.7 前端&#xff1a;LAYUI框架 后端&#xff1a;Springboot框架、Spring框架、持久层My…

Scala详解(3)

Scala 函数 柯里化(Currying) 柯里化指的是将多个参数的函数变成接收单一参数的过程 案例 package com.fesco.method ​ object MethodDemo1 { ​def main(args: Array[String]): Unit { ​// 定义一个函数&#xff1a;获取两个数字中较大的那个数字// 基本函数/*def max(a…

WinForms零基础进阶控件教程(超实用详细版)

文章目录 树型控件TreeView常用属性常用事件添加、删除树节点通过代码添加树节点通过代码删除树节点&#xff1a;管理节点图标响应事件&#xff0c;获取选中节点 列表视图ListView常用属性常用事件添加、删除项使用ListViewItem集合编辑器添加&#xff0c;删除项&#xff1a;通…

神州数码2024春招Java笔试(原题)

一、单选题&#xff08;35题&#xff0c;每题2分&#xff09; 1、(2分)【单选题】以下用于修改数据库字段名称的SQL语句是&#xff08;&#xff09; A.RENAME B.CHANGE C.ALTER D.MODIFY 2、(2分)【单选题】若一棵二叉树的前序遍历为a,e, b, d. c&#xff0c;后序遍历为 b, …

LED显示IC-点阵数码管显示驱动/抗干扰数码管驱动VK1650 SOP16/DIP16

产品品牌&#xff1a;永嘉微电/VINKA 产品型号&#xff1a;VK1650 封装形式&#xff1a;SOP16/DIP16 概述 VK1650是一种带键盘扫描电路接口的 LED 驱动控制专用芯片&#xff0c;内部集成有数据锁存器、LED 驱动、键盘扫描等电路。SEG脚接LED阳极&#xff0c;GRID脚接LED阴极&…

WebGL 2.0相较于1.0有什么不同?

作者&#xff1a;STANCH 1.概述 WebGL 1.0自推出以来&#xff0c;已成为广泛支持的Web标准&#xff0c;既能跨平台&#xff0c;还免版税。它通过插件为Web浏览器带来高质量的3D图形&#xff0c;这是迄今为止市场上使用最广泛的Web图形&#xff0c;并得到Apple&#xff0c;Goog…

ControllerAdvice用法

ControllerAdvice用法 ControllerAdvice是一个组件注解&#xff0c;它允许你在一个地方处理整个应用程序控制器的异常、绑定数据和预处理请求。这意味着你不需要在每个控制器中重复相同的异常处理代码&#xff0c;从而使得代码更加简洁、易于管理。 主要特性 全局异常处理&a…

【vue】v-model.lazy等(非实时渲染)

v-model&#xff1a;实时渲染v-model.lazy&#xff1a;失去焦点/按回车后&#xff0c;才渲染v-model.number&#xff1a;值转换为数字v-model.trim&#xff1a;去除首尾空格 <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8&qu…

MDK平台 - Code, RO-data , RW-data, ZI-data详解

文章目录 1 . 前言2 . Code, RO-data , RW-data, ZI-data解析3 . RAM上电复位4 . 细节扩展5 . 总结 【全文大纲】 : https://blog.csdn.net/Engineer_LU/article/details/135149485 1 . 前言 MDK编译后&#xff0c;会列出Code, RO-data , RW-data, ZI-data&#xff0c;以下解析…

股票价格预测 | Python使用LSTM预测股票价格

文章目录 效果一览文章概述代码设计效果一览 文章概述 Python使用LSTM预测股票价格 代码设计 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflowfrom numpy import

我可以信任XEX吗?

在数字货币领域&#xff0c;安全一直是我们最为关注的话题之一。作为一个积极参与加密货币交易的投资者&#xff0c;我深知选择一个安全可靠的交易所至关重要。在众多交易所中&#xff0c;我发现XEX是最安全的交易所之一。 每当我想要进行加密货币交易时&#xff0c;第一件事就…