【Python-Conda】Conda操作解读 & conda与pip的区别
文章目录
- 【Python-Conda】Conda操作解读 & conda与pip的区别
- 1. 介绍
- 2. conda 操作
- 2.1 创建环境
- 2.2 查看conda已创建的环境
- 2.3 删除环境
- 2.3.1 删除虚拟环境中的包
- 2.4 激活（失活）环境
- 2.4.1 激活
- 2.4.2 失活
- 2.4.3 在激活的环境中安装包
- 2.5 换源（加快下载速度）
- 2.5.1 Windows换源
- 2.5.2 Linux换源
- 2.6 克隆环境
- 2.7 重命名环境
- 2.8 复制环境列表到文本文档
- 2.9 anaconda prompt光标消失
- 3. pip 和 conda 的区别
- 3.1 区别
- 3.2 总结
- 4. 参考
1. 介绍
- 什么是 conda？
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。
举个例子，当多个用户共享一个服务器时，会有两种情况：
- 用户没有自己的默认用户路径，此时如果安装conda之后，那么我们可以使用conda为每个用户创建特定的 python运行环境（包）。
- 每个用户都有自己的用户路径，这时候，
- 每个用户既可以在自己的默认路径下，安装自己的conda（python），拥有自己默认的python路径
- 在这个基础上，用户又可以为自己每个不同的项目建立不同的python 运行环境（conda create） 。（同1）
- 也可以，都使用全局的python（conda）,为自己建立不同的运行环境。（同1）。
- 每个用户既可以在自己的默认路径下，安装自己的conda（python），拥有自己默认的python路径
2. conda 操作
2.1 创建环境
conda create -n [环境名称] python=[python版本]
举例：
conda create -n test python=3.7
2.2 查看conda已创建的环境
conda info -e
或
conda env list
- 当前使用的环境会在前方标注一个星号
2.3 删除环境
conda remove -n [环境名称] --all
举例：
conda remove -n test --all
2.3.1 删除虚拟环境中的包
conda remove --name $your_env_name $package_name（包名）
2.4 激活（失活）环境
2.4.1 激活
conda activate [环境名称]
举例：
conda activate test
2.4.2 失活
conda deactivate
2.4.3 在激活的环境中安装包
conda install package_name(包名)
2.5 换源（加快下载速度）
2.5.1 Windows换源
- 在C盘你的用户路径下先创建一个文件夹，命名为pip
- 在pip文件夹中再创建一个文本文档，先使用默认名称就行最后修改名称，在文档中输入下列内容
[global]
timeout = 6000
index-url = Simple Index
trusted-host = pypi.douban.com
- 现在使用的是豆瓣源，也可以换成清华源，阿里源等
- 最后，再将文本文档重命名为pip.ini
2.5.2 Linux换源
也是在你的用户路径下创建文件夹 .pip，在其中新建文本文件，命名为pip.conf。在其中输入如下内容。
2.6 克隆环境
有时候我们要创建一个新的环境时没有网络，这个时候我们可以使用克隆环境
conda create -n test1 --clone test
- 这样就可以在无网络的状态下创建一个新的环境。
2.7 重命名环境
conda中没有直接重命名环境的命令，但是我们可以通过一下两步模拟重命名的操作
- 1）克隆当前环境，同时给新环境一个想要的名字
- 2）删除旧环境
2.8 复制环境列表到文本文档
当我们需要给客户交付代码时，通常要同时交付环境，此时我们需要冻结pip list 。如何做呢？
- 先激活该环境，然后输入：
pip freeze > requirements.txt - 运行之后，它会在我们运行的目录下生成requirements.txt
- 交给对方后，对方创建一个新的环境后，输入：
pip install -r requirement.txt，即可得到交付环境。
2.9 anaconda prompt光标消失
在anaconda prompt中有时会出现光标消失的情况。
- 这个我们如果编辑很多的内容的时候，我们找不到光标就很麻烦，这个时候重新开启anaconda窗口可以解决问题，但是大多数情况我们是不想重新开启窗口的
如何使光标恢复正常？
- 这个时候你切到中文的输入法，然后输入几个拼音。
- 然后不要按1，直接按shift
- 然后消失的光标重新出现了
3. pip 和 conda 的区别
3.1 区别
- pip是Python包的通用管理器； conda是一个与语言无关的跨平台环境管理器。pip在任何环境中安装python包；conda需要在conda环境中装任何包。
- Pip代表Pip Installs Packages，是Python的官方认可的包管理器，最常用于安装在Python包索引（PyPI）上发布的包。
- conda是用来安装conda package，虽然大部分conda包是python的，但它支持了不少非python语言写的依赖项，比如mkl cuda这种c c++写的包。
- conda安装的都是编译好的二进制包，不需要你自己编译。所以，pip有时候系统环境没有某个编译器可能会失败，conda不会。这导致了conda装东西的体积一般比较大，尤其是mkl这种，动不动几百兆甚至一G多。
- conda功能其实比pip更多：
- pip几乎就是个安装包的软件，conda是个环境管理的工具。
- conda自己可以用来创建环境，pip不能，需要依赖virtualenv之类的。
- 意味着你能用conda安装python解释器，pip不行。这一点我觉得是conda很有优势的地方，用conda env可以很轻松地管理很多个版本的python，pip不行。即，conda，可以为不同的任务创建不同的环境，即conda具有环境隔离功能。
conda和pip对于环境依赖的处理不同，总体来讲，conda比pip更加严格，conda会检查当前环境下所有包之间的依赖关系，pip可能对之前安装的包就不管了。这样做的话，conda基本上安上了就能保证工作，pip有时候可能装上了也不work。
3.2 总结
conda
- 优势：包之间严格的依赖检查；是一个超越Python的环境管理器，可以创建多个环境，环境之间互相隔离；支持Python、R、C/C++；NumPy、SciPy直接使用Intel MKL，对Intel的CPU支持更好。
- 缺点：没做好环境隔离的话，一些包可能安装不上。
pip
- 优势：绝大多数包优先发布到pip上，安装方便，群众基础好。
- 缺点：不进行严格的依赖检查。对于绝大多数朋友，只是在自己的个人电脑上，用NumPy，做图，其实用pip和conda区别真的不大。
如果是搞研究或者开发，在一台服务器上多人共享使用，我建议最好是conda。用版本迭代很快的库，我建议使用conda。
4. 参考
【1】https://blog.csdn.net/potato123232/article/details/118419642
【2】https://blog.csdn.net/qq_29258377/article/details/124698501
