linux下miniconda环境的配置以及软件的安装

news2024/11/22 11:39:00

miniconda

我们需要在自己的目录下安装conda环境,所以需要自定义安装位置

mkdir /share/nas6/wangyq/biosoft/miniconda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O /share/nas6/wangyq/biosoft/miniconda/miniconda.sh

注意下载下来是sh结尾的文件。

bash /share/nas6/wangyq/biosoft/miniconda/miniconda.sh -b -u -p /share/nas6/wangyq/biosoft/miniconda/

通过-p参数去实现自定义路径
在这里插入图片描述
这个时候我们which conda还是没有的,因为我们没有在系统路径里面添加conda
但是我们在安装好的目录下发现conda已经可以通过绝对路径调用了。

在这里插入图片描述

添加conda到环境变量

通过钩子hook

/share/nas6/wangyq/biosoft/miniconda/condabin/conda init bash

init bash 会自动的绑定bash,每次启动自动执行conda环境。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
记得装完之后要

source ~/.bashrc

然后就可以看到(base)的conda基础环境了。
这个时候我们退出到主要的环境。

补充:其实conda会写入profile里面,所以有的时候即使修改了有关conda的内容,
source ~/.bashrc也不会起作用,除非能覆盖。
所以有关conda本身的操作通常最好重启ssh链接。

conda deactivate

之后要用到的时候

conda activate

但是我们一般是退出的,服务器一般多个人使用,所以有很多的基础环境变量,比如很可能source引用了一个基础的模板系统。
base其实自带了一些版本的软件可能和原始基础环境不一样了,所以需要格外小心。

修改init

个人而言我不是很建议在团队工作的场景下用hook,每次都直接调到base很麻烦。
所以我们要修改一下。

在这里插入图片描述
必须执行,需要和bash绑定。,不然只能简单的conda操作,不可以activate我们创建的环境。
当然如果用conda绝对路径一番操作还是可以的。。。
就改成如上的样子

全部注释掉,然后在~/.bashrc

eval "$__conda_setup"
# 退出base环境
eval "conda deactivate"
source ~/.bashrc
conda activate

好了我们就可以正常的使用了。
最好重启ssh链接。

安装软件

最好根据项目内容建立conda环境名称!!!不要根据某一个用到的软件版本

除非是像python这样比较全局的解释器。。。

conda create -n python38 python=3.8

比如我们安装如下的几个软件。

fastqc multiqc samtools sambamba

conda create -n sgcell

environment location: /share/nas6/wangyq/biosoft/miniconda/envs/sgcell

我们创建过的都会在envs文件夹下。

#删除某个环境
conda remove -n 环境名 --all
#删除某个环境下的某个包
conda remove -n 环境名 包名
conda activate sgcell
conda install fastqc multiqc samtools sambamba

然后我们会悲剧的发现一个都安不上。。。
怎么回事呢?conda的仓库是分为很多的频道的,尤其是专业软件很多都不是在主要的频道里。

添加频道

conda config --append channels conda-forge

有兴趣的可以多试几个频道。频道在报错信息里面有。。。
不过看脸。。。

官网手动找包

https://anaconda.org

在这里插入图片描述
我们搜了一下,发现是放在了bioconda下面。这个时候可以添加一下频道。
或者点进去
在这里插入图片描述
复制随便一个都可以。

总结

Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于安装多个版本的软件包及其依赖关系,并在它们之间轻松切换。定义Conda 是为 Python 程序创建的,适用于 Linux,OS X 和Windows,也可以打包和分发其他软件。最流行的 Python 环境管理工具。

conda现在就是环境管理工具,尤其是python和R的

注意有些场合不该用conda环境。

最好做到只在具体的业务上使用conda环境,并且注意备份。

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