Conda 從入門到入門【基礎配置篇】

前言

Python 的管理主要涉及版本管理、環境管理和包管理。這些管理任務對於保持開發環境的一致性、解決依賴性問題和避免版本衝突至關重要。以下是一些關鍵的工具和概念，幫助你有效管理 Python。

版本管理

由於不同的項目可能需要不同版本的 Python，版本管理允許你在同一臺機器上安裝和使用多個 Python 版本。

pyenv：是一個流行的 Python 版本管理工具，允許你在同一臺機器上安裝和切換多個版本的 Python。它非常適合那些需要在不同項目之間切換使用不同 Python 版本的用戶。

環境管理

環境管理涉及創建隔離的 Python 環境，每個環境都有自己的庫版本集合。這對於處理不同項目的依賴性管理非常有用。

virtualenv：是一個創建隔離的 Python 環境的工具。每個環境都可以有自己的依賴版本，而不會干擾其他環境。

Conda：是一個跨平臺的包和環境管理器，不僅可以用於 Python，還可以用於其他語言。Conda 允許你創建隔離的環境，以便不同的項目可以有自己的依賴版本。

包管理

包管理涉及安裝、更新和管理 Python 庫和依賴。

pip：是 Python 的官方包管理工具，用於安裝和管理來自 Python 包索引（PyPI）的包。

Conda：除了環境管理外，Conda 也是一個強大的包管理工具，可以處理來自 Anaconda 倉庫的包。Conda 特別適合於數據科學和機器學習項目，因爲它可以輕鬆地安裝在這些領域常用的大型庫。

實踐建議

依賴性文件：對於大多數項目，使用 requirements.txt（pip）或 environment.yml（Conda）來管理項目依賴是一個好習慣。這樣可以確保其他人（或你自己在不同環境中）可以輕鬆地重現環境。

虛擬環境：始終在虛擬環境中工作，以避免依賴衝突和不一致性問題。這對於保持全局 Python 環境的乾淨和管理多個項目至關重要。

版本控制：使用版本控制（如 Git）來管理你的代碼和依賴文件，這樣你可以跟蹤依賴的變化並在需要時回滾到早期的狀態。

Conda 的安裝、更新和卸載

conda 分爲 anaconda 和 miniconda，anaconda 是一個包含了許多常用庫的集合版本，miniconda 是精簡版本（只包含conda、pip、zlib、python 以及它們所需的包），剩餘的通過 conda install command 命令自行安裝即可；

一、區別：Conda、Miniconda 和 Anaconda

Conda、Miniconda 和 Anaconda 是常用於科學計算和數據科學的Python環境和包管理工具。它們之間有一些關鍵的區別：

1、Conda:

Conda是一個開源的包管理系統和環境管理系統，用於安裝、運行和升級包和環境。它是語言無關的，雖然最初是爲Python項目設計的，但也可以用來打包和分發軟件包的其他語言。

Conda可以幫助用戶在不同的項目之間切換環境，確保依賴關係不衝突。

2、Miniconda:

Miniconda是Conda的一個最小化安裝版本。它包括Conda、Python以及少數必要的庫，但不包括Anaconda發行版中預裝的大量數據科學庫和工具。

Miniconda是一個輕量級的替代品，適用於希望自定義安裝必要包的用戶。通過Miniconda，用戶可以創建具有所需包的環境，而不需要下載Anaconda發行版中的所有預裝包。

3、Anaconda:

Anaconda是一個開源的Python和R語言的分發版，專爲科學計算（數據科學、機器學習應用、大數據處理等）而設計。

Anaconda包括Conda、Python以及一系列預安裝的庫和工具，如NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib等，以及用於數據科學和機器學習的IDE（如Jupyter Notebook）。

Anaconda是最適合希望直接使用大量數據科學庫的用戶，而無需單獨安裝每個庫。

二、安裝conda

miniconda 官網：https://conda.io/miniconda.html

anaconda 官網：https://www.anaconda.com/download/success

點擊安裝即可，不需要另外安裝 Python運行環境，安裝過程中，出現 Advanced options選項，第一個選項是將Anaconda的路徑加入環境變量，第二個是默認將conda安裝的 Python 定爲系統使用的默認版本：

Latest - Conda 23.11.0 Python 3.11.5 released December 20, 2023

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三、添加鏡像源

在 Python 的包管理工具中添加鏡像源，可以加速包的下載速度，尤其是在某些地區訪問默認源可能較慢或受限的情況下。下面將介紹如何在 pip 和 Conda 中添加鏡像源。

對於 pip

1.命令行指定鏡像源: 在使用 pip 安裝包時，可以使用 -i 選項臨時指定鏡像源。例如，使用清華大學的鏡像源安裝 flask：

pip install flask -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.永久修改配置文件: 你可以修改 pip 的配置文件（在 Linux 或 macOS 上通常位於 ~/.pip/pip.conf，在 Windows 上位於 %USERPROFILE%\pip\pip.ini），添加鏡像源以便永久使用。例如，添加清華大學鏡像源的配置如下：

在 Linux 或 macOS 的 ~/.pip/pip.conf 添加：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在 Windows 的 %USERPROFILE%\pip\pip.ini 添加：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

對於 Conda

Conda 允許通過 .condarc 配置文件或命令行來添加和使用鏡像源。一些常用的 Conda 鏡像源包括清華大學、中科大等。

1.命令行添加鏡像源:

使用以下命令添加鏡像源（例如，添加清華大學的鏡像源）：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes #windows 用戶無法直接創建 .condarc 文件，需要通過指令

這會將鏡像源添加到你的 .condarc 文件中，並設置 Conda 以顯示每次操作使用的鏡像源 URL。

2.編輯 .condarc 文件:

如果需要手動編輯或查看 .condarc 文件，可以在用戶主目錄下找到（如果文件不存在，可以手動創建一個）。添加鏡像源，例如：

channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
show_channel_urls: yes

這樣配置後，pip 或 Conda 將默認使用指定的鏡像源來下載和安裝包，這通常可以顯著提高下載速度和提升訪問穩定性。

目前國內提供conda鏡像的大學
清華大學: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
北京外國語大學: https://mirrors.bfsu.edu.cn/help/anaconda/
南京郵電大學: https://mirrors.njupt.edu.cn/
南京大學: http://mirrors.nju.edu.cn/
重慶郵電大學: http://mirror.cqupt.edu.cn/
上海交通大學: https://mirror.sjtu.edu.cn/
哈爾濱工業大學: http://mirrors.hit.edu.cn/#/home

要查看已添加的 Conda 通道（channels），你可以使用以下幾種方法：

1.使用命令行指令：

在 Anaconda Prompt 或其他支持 Conda 的命令行界面中，輸入以下命令：

conda config --get channels

這個命令會列出所有已配置的通道。

2.查看配置文件：

Conda 的通道配置通常存儲在用戶主目錄下的 .condarc 文件中。你可以使用文本編輯器打開該文件查看已添加的通道。在 Windows 上，文件路徑通常是 C:\Users\<你的用戶名>\.condarc；在 macOS 或 Linux 上，文件路徑通常是 ~/.condarc。打開文件後，你應該會看到類似下面的內容：

在這個 channels 列表下，你會看到所有已添加的通道。

3.使用 conda info 命令：

雖然 conda info 主要用於顯示 Conda 的詳細信息，但它也會包括已配置的通道信息。執行 conda info 命令後，在輸出信息中查找 "channels" 部分，那裏會列出已配置的通道。

無論使用哪種方法，你都可以找到已添加的 Conda 通道列表。這些通道是 Conda 在搜索和安裝包時所使用的源。如果你需要修改或刪除通道，可以使用 conda config --add channels 來添加新通道，或使用 conda config --remove channels 來刪除已添加的通道。

恢復默認鏡像源：conda config --remove-key channels

4、查看，更新 conda

查看版本號：conda --version

升級版本號：cnoda update conda

5、卸載 conda

對於 Windows 用戶：

1.通過控制面板卸載:

打開“控制面板” > “程序” > “程序和功能”，找到 Miniconda 並選擇“卸載”。

2.手動刪除:

如果通過控制面板卸載後，可能還需要手動刪除 Miniconda 目錄（例如 C:\Users\你的用戶名\Miniconda3）來確保所有文件都被移除。

刪除任何相關的環境變量。右擊“計算機” > “屬性” > “高級系統設置” > “環境變量”，然後查找與 Miniconda 相關的任何條目並刪除。

清理環境變量（適用於所有操作系統）：

確保從你的環境變量中刪除任何與 Miniconda 相關的路徑。這通常涉及編輯 .bash_profile、.bashrc 或系統的環境變量設置。

conda 管理環境

利用 Conda 可以創建單獨的環境，其中包含不與其他環境交互的文件、包及其依賴項。當開始使用 conda 時，已經默認創建了一個 base 的環境，但是，如果不想將程序放入這個基礎環境（base）中，可以選擇創建單獨的環境以使程序彼此隔離。

1、查看當前所有環境：

基本命令：conda info --envs 或 conda info -e 或 conda env list

2、創建環境：

基本命令：conda create --name env_name python='py_version'

指定創建環境目錄，使用--prefix 參數。

conda create --prefix /path/to/env_directory python='py_version'

查看環境：

注意：

當你使用 --prefix 參數來創建 Conda 環境時，你實際上是直接指定了環境的安裝路徑，而不是使用 Conda 的默認環境目錄並給環境命名。因此，使用 --prefix 創建環境時，Conda 不會讓你通過一個額外的參數來指定環境名稱，因爲環境的“名稱”在這種情況下實際上是由其安裝路徑定義的。