# anaconda3相关配置

### 简介

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux, Mac, Windows,包含了众多流行的科学计算、数据分析的Python包。

### 配置方法

#### Anaconda 配置

Anaconda 安装包可以到 <http://mirrors.aliyun.com/anaconda/archive/> 下载。

Linux用户可以通过修改用户目录下的 `.condarc` 文件。

Windows 用户无法直接创建名为 `.condarc` 的文件，可先执行 `conda config --set show_channel_urls yes` 生成该文件之后再修改。

注：由于更新过快难以同步，我们不同步`pytorch-nightly`, `pytorch-nightly-cpu`, `ignite-nightly`这三个包。

```
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
```

即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

配置完成可运行 `conda clean -i` 清除索引缓存。

Miniconda 安装包可以到 <http://mirrors.aliyun.com/anaconda/miniconda/> 下载。

### conda相关命令

#### 升级Anaconda

```
conda update conda #基本升级
conda update anaconda #大的升级
conda update anaconda-navigator //update最新版本的anaconda-navigator
```

查看当前版本信息

```
conda info
```

### 卸载Anaconda

#### windows:

由于Anaconda的安装文件都包含在一个目录中，所以直接将该目录删除即可。删除整个Anaconda目录：

计算机控制面板->程序与应用->卸载 //windows

或者

找到C:\ProgramData\Anaconda3\Uninstall-Anaconda3.exe执行卸载

#### ubuntu:

rm -rf anaconda //ubuntu

最后，建议清理下.bashrc中的Anaconda路径。

## conda环境使用基本命令

conda update -n base conda #update最新版本的conda conda create -n xxxx python=3.5 #创建python3.5的xxxx虚拟环境

conda deactivate #关闭环境 conda env list #显示所有的虚拟环境 conda info --envs #显示所有的虚拟环境

## 查看指定包可安装版本信息命令

查看tensorflow各个版本：（查看会发现有一大堆TensorFlow源，但是不能随便选，选择可以用查找命令定位）

anaconda search -t conda tensorflow

查看指定包可安装版本信息命令:

anaconda show \<USER/PACKAGE>

查看指定anaconda/tensorflow版本信息

anaconda show tensorflow

输出结果会提供一个下载地址，使用下面命令就可指定安装1.8.0版本tensorflow

conda install --channel <https://conda.anaconda.org/anaconda> tensorflow=1.8.0

## 6. 更新，卸载安装包

conda list #查看已经安装的文件包 conda list -n xxx #指定查看xxx虚拟环境下安装的package conda update xxx #更新xxx文件包 conda uninstall xxx #卸载xxx文件包

## 7. 删除虚拟环境

conda remove -n xxxx --all //创建xxxx虚拟环境

## 8. 清理（conda瘦身）

conda clean就可以轻松搞定！第一步：通过conda clean -p来删除一些没用的包，这个命令会检查哪些包没有在包缓存中被硬依赖到其他地方，并删除它们。第二步：通过conda clean -t可以将删除conda保存下来的tar包。

conda clean -p //删除没有用的包 conda clean -t //删除tar包 conda clean -y --all //删除所有的安装包及cache

## 9. 复制/重命名/删除env环境

Conda是没有重命名环境的功能的, 要实现这个基本需求, 只能通过愚蠢的克隆-删除的过程。 切记不要直接mv移动环境的文件夹来重命名, 会导致一系列无法想象的错误的发生!

//克隆oldname环境为newname环境 conda create --name newname --clone oldname //彻底删除旧环境 conda remove --name oldname --all

#### 注意：必须在base环境下进行以上操作，否则会出现各种莫名的问题。

## 10. conda自动开启/关闭激活

conda activate #默认激活base环境 conda activate xxx #激活xxx环境 conda deactivate #关闭当前环境 conda config --set auto\_activate\_base false #关闭自动激活状态 conda config --set auto\_activate\_base true #关闭自动激活状态

### 11. Conda 安装本地包

有时conda或pip源下载速度太慢，install a过程中会中断连接导致压缩包下载不全， 此时，我们可以用浏览器等工具先下载指定包再用conda或pip进行本地安装

\#pip 安装本地包

**pip install ～/Downloads/a.whl**

\#conda 安装本地包

**conda install --use-local \~/Downloads/a.tar.bz2**

### 11. 解决conda/pip install 下载速度慢

#### conda数据源管理

```python
#显示目前conda的数据源有哪些
conda config --show channels

# ⚠️ 会清空现有 channels（确认后再用）
conda config --remove-key channels   

#添加数据源
conda config --add channels defaults
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64
conda config --set show_channel_urls yes

#删除数据源
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
```

#### 各大镜像

#### 清华conda镜像

注：由于更新过快难以同步，我们不同步pytorch-nightly,pytorch-nightly-cpu,ignite-nightly这三个包。

```python
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/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
```

完整配置：

```
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/
```

```python
北外conda镜像

conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
#Conda Forge
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
#msys2（可略）
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
#bioconda（可略）
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
#menpo（可略）
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
#pytorch
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

for legacy win-64（可略）
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
conda config --set show_channel_urls yes
```

```
中科大conda镜像
由于合规性，Anaconda 源目前已经无限期停止服务。
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes
```

\#获取版本号 conda --version 或 conda -V

\#检查更新当前conda conda update conda

\#查看当前存在哪些虚拟环境 conda env list 或 conda info -e

\#Create env #Create env with python 3.7 and pip conda create --name whatwhale python=3.7 pip #Activate env #Activate by name

conda activate whatwhale #Deactivate env conda deactivate #Removing an environment #Remove environment by name

## remove env

\#conda env remove --name whatwhale

## verify

conda env list

\#查看--安装--更新--删除包

conda list： conda search package\_name# 查询包 conda install package\_name conda install package\_name=1.5.0 conda update package\_name conda remove package\_name 阿里conda镜像 channels:

* defaults show\_channel\_urls: true default\_channels:
* <http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main>
* <http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r>
* <http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2> custom\_channels: conda-forge: <http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud> msys2: <http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud> bioconda: <http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud> menpo: <http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud> pytorch: <http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud> simpleitk: <http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud>

### pip数据源管理

\#显示目前pip的数据源有哪些 pip config list pip config list --\[user|global] # 列出用户|全局的设置 pip config get global.index-url # 得到这key对应的value 如：<https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/>

\# 添加 pip config set key value #添加数据源：例如, 添加USTC中科大的源： pip config set global.index-url <https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple> #添加全局使用该数据源 pip config set global.trusted-host <https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple>

\# 删除 pip config unset key # 例如 conda config --remove channels <https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/>

\#搜索 pip search flask #搜素flask安装包

\# 升级pip pip install pip -U

#### 记录一下pip国内源

阿里云 <http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/> 中国科技大学 <https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/> 豆瓣(douban) <http://pypi.douban.com/simple/> 清华大学 <https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/> 中国科学技术大学 <http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/>

### pip安装包管理

工具：anaconda prompt

`conda activate tongue 可以切换环境`

pip list #列出当前缓存的包 pip purge #清除缓存 pip remove #删除对应的缓存 pip help #帮助 pip install xxx #安装xxx包 pip uninstall xxx #删除xxx包 pip show xxx #展示指定的已安装的xxx包 pip check xxx #检查xxx包的依赖是否合适

## pip和conda批量导出、安装组件(requirements.txt)

pip批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件

pip freeze > requirements.txt

pip批量安装requirements.txt文件中包含的组件依赖

pip install -r requirements.txt

[conda](https://so.csdn.net/so/search?q=conda)批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件

conda list -e > requirements.txt

conda批量安装requirements.txt文件中包含的组件依赖

conda install --yes --file requirements.txt


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://qiangrens-organization.gitbook.io/qkd90/python-he-ai/anaconda3-xiang-guan-pei-zhi.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.