python管理工具：conda部署+使用

一、安装部署

1、 下载

- 官网下载：
https://repo.anaconda.com/archive/index.html
- wget方式：
wget -c https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh

2、 安装

在conda文件的目录下输入命令安装，一路回车，直到他要求输入yes

bash Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
默认安装位置：
PREFIX=/root/anaconda3

3、 设置环境变量

# conda环境变量
vim /etc/profile
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATHvim ~/bashrc
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH# 刷新环境变量
source /etc/profile
source ~/.bashrc# 验证
[root@xwsoft conda]# conda -V
conda 23.3.1

二、镜像源配置

2.1 conda配置

vim ~/.condarc

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/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
show_channel_urls: truessl_verify: true
allow_conda_downgrades: true

2.2 pip配置

mkdir ~/.pip
cd ~/.pip/
vim pip.conf 
# 配置镜像
[global] 
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 
[install] 
trusted-host=mirrors.aliyun.com此时conda环境已经安装完成！！！

三、 conda使用

3.1、创建指定Python版本的环境

conda create --name mytest python=3.8

3.2、激活环境

# 初始化
conda init bash
# 关闭当前窗口，换个
conda activate mytest
# 激活后，你的终端提示符会显示当前激活的环境名称，以提醒你正在使用哪个环境。
(base) [root@xwsoft anaconda3]# conda activate mytest
(mytest) [root@xwsoft anaconda3]#

3.3、安装包

3.3.1、在线安装

# 安装单个
conda install numpy
# 安装多个
conda install numpy pandas matplotlib
# 安装指定版本
conda install numpy=1.19.2

3.3.2、离线安装

# 下载安装包pip方式---指定官方源下载+清华源pip download -i https://pypi.org/simple beautifulsoup4==4.11.1pip download -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple beautifulsoup4==4.11.1# 离线批量安装
pip install --no-index --find-links=/apps/conda/package beautifulsoup4==4.11.1 chinese_calendar==1.7.2 cycler==0.11.0 dtaidistance==2.3.6 matplotlib==3.5.1 Metrics==0.3.3 pandas==1.1.5

3.4、列出环境

要查看已创建的所有 Conda 环境，可以使用以下命令：

conda env list
或：
conda info --envs

3.5、切换环境

conda activate mytest02

3.6、停用环境

当你不再需要使用某个环境时，可以停用它以返回到默认环境（通常是 base 环境）：

conda deactivate

3.7、删除环境

删除以释放系统资源：这个命令将删除环境及其所有包和依赖。

conda remove --name mytest --all

3.8、导出和导入环境

# 导出环境使用以下命令将当前环境导出到一个 YAML 文件conda mytest export > environment.yml
# 导入环境在另一台机器上，你可以使用导出的 YAML 文件创建相同的环境conda mytest create -f environment.yml

3.9、复制环境

创建一个与现有环境相同的新环境，可以使用 conda create 命令并指定现有环境作为基础

conda create --name mytest02 --clone mytest

四、问题

4.1、删除包但依赖未清除

问题描述： 删除某个包后，其依赖包仍然存在，占用空间。

解决方案：

可以使用 conda clean 命令清理未使用的包和缓存：

这将删除未使用的包、旧的包版本以及临时文件，以释放磁盘空间

conda clean --all