用Conda來(lái)管理Python環(huán)境和項(xiàng)目是目前最流行的方式幔嫂。我比較喜歡裝Miniconda辆它，默認(rèn)只包含了 python 和 conda，最簡(jiǎn)潔履恩，再根據(jù)項(xiàng)目需要安裝需要的包锰茉。不過國(guó)內(nèi)用conda有時(shí)有點(diǎn)慢，那就用國(guó)內(nèi)鏡像吧切心。
wget -c https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 這個(gè)版本是適合于linux的飒筑，要看清楚噢。
Miniconda 鏡像
下載 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
安裝
chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh #給執(zhí)行權(quán)限
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh #運(yùn)行
Conda的環(huán)境管理
創(chuàng)建環(huán)境
conda create --name env1 python=3.9
激活環(huán)境
activate env1 # for Windows
source activate env1 # for Linux & Mac
返回主環(huán)境
deactivate env1 # for Windows
source deactivate env1 # for Linux & Mac
刪除環(huán)境
conda remove --name env1 --all
查看系統(tǒng)中的所有環(huán)境
用戶通過miniconda安裝的不同Python環(huán)境會(huì)放在~/miniconda/envs目錄下绽昏。查看當(dāng)前系統(tǒng)中已經(jīng)安裝了哪些環(huán)境协屡，使用conda info -e。
Conda的包管理
安裝庫(kù)
為當(dāng)前環(huán)境安裝庫(kù)
# 例
conda install numpy
查看已經(jīng)安裝的庫(kù)
conda list
查看某個(gè)環(huán)境的已安裝包
conda list -n env1
搜索package的信息
conda search numpy
安裝package到指定的環(huán)境
conda install -n env1 numpy
# 如果不用-n指定環(huán)境名稱全谤，則被安裝在當(dāng)前活躍環(huán)境
# 也可以通過-c指定通過某個(gè)channel安裝
更新package
conda update -n env1 numpy
刪除package
conda remove -n env1 numpy
更新conda
conda update conda
更新anaconda
conda update anaconda
更新Python
conda update python
# 假設(shè)當(dāng)前環(huán)境是python 3.9, conda會(huì)將python升級(jí)為3.9.x系列的當(dāng)前最新版本
設(shè)置國(guó)內(nèi)鏡像
因?yàn)?a target="_blank">http://Anaconda.org的服務(wù)器在國(guó)外肤晓，所有有些庫(kù)下載緩慢，可以使用清華Anaconda鏡像源。 網(wǎng)站地址: 清華大學(xué)開源軟件鏡像站
Anaconda 下載
鏡像 Anaconda 安裝包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下載补憾。 TUNA還提供了Anaconda倉(cāng)庫(kù)的鏡像漫萄，運(yùn)行以下命令：
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/
