Python Conda 环境安装教程

更新: 12/21/2024 字数: 0 字 时长: 0 分钟

概述

Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统，适用于 Python、R、Ruby、Lua、Scala、Java、JavaScript、C/C++ 等多种语言。它可以帮助你轻松地安装、运行和更新包及其依赖项，并且可以在不同的环境中切换，避免包版本冲突。

本教程将指导你如何在不同操作系统上安装 Conda，并创建和管理 Python 环境。

安装 Conda

下载 Miniconda 或 Anaconda

Conda 有两个主要的发行版：

• Miniconda: 一个轻量级的 Conda 版本，只包含 Conda、Python 和少量必要的包。
• Anaconda: 一个包含大量预装包的完整发行版，适合需要快速开始数据科学项目的用户。

你可以根据需求选择下载 Miniconda 或 Anaconda。

• Miniconda 下载: Miniconda
  • 从清华大学开源软件镜像站下载 Miniconda 的安装包。以下是下载链接：
    • Windows: Miniconda3 Windows 64-bit
    • macOS: Miniconda3 macOS 64-bit
    • Linux: Miniconda3 Linux 64-bit
• Anaconda 下载: Anaconda
  • 从清华大学开源软件镜像站下载 Anaconda 的安装包。以下是下载链接：
    • Windows: Anaconda3 Windows 64-bit
    • macOS: Anaconda3 macOS 64-bit
    • Linux: Anaconda3 Linux 64-bit

安装 Miniconda

• Anaconda和Miniconda安装方式基本相同，下面提供Miniconda安装参考

Windows

1. 运行安装程序: 双击下载的 .exe 文件，按照提示进行安装。
2. 配置环境变量: 安装过程中，选择Add Miniconda to my PATH environment variable选项，以便在命令行中直接使用 conda 命令。

macOS

1. 下载安装程序: 访问 Miniconda 下载页面，选择适用于 macOS 的安装程序（通常是 .pkg 文件）。

2. 运行安装程序: 双击下载的 .pkg 文件，按照提示进行安装。

3. 配置环境变量: 安装完成后，打开终端并运行以下命令，将 Conda 添加到 PATH 环境变量中：

   echo 'export PATH="/Users/your-username/miniconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
   source ~/.bash_profile

Linux

1. 下载安装程序: 访问 Miniconda 下载页面，选择适用于 Linux 的安装程序（通常是 .sh 文件）。

2. 运行安装程序: 打开终端，导航到下载目录，运行以下命令：

   bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

3. 配置环境变量: 安装过程中，选择“yes”将 Conda 添加到 PATH 环境变量中。

验证安装

安装完成后，打开终端（或命令提示符），运行以下命令验证 Conda 是否安装成功：

conda --version

如果安装成功，你应该会看到类似 conda 4.10.3 的输出。

国内镜像源

创建 .condarc 文件

在终端（或命令提示符）中运行以下命令，创建或编辑 Conda 的配置文件 .condarc：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --set show_channel_urls yes

💎.condarc文件参考

• envs_dirs: 指定 Conda 虚拟环境存储位置
• pkgs_dirs：指定 Conda 软件包存储位置

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/
channels:
  - defaults
ssl_verify: false
envs_dirs:
  - ~/conda/envs
pkgs_dirs:
  - ~/conda/pkgs

验证镜像源

你可以通过以下命令查看当前的镜像源配置：

conda config --show channels

你应该会看到类似以下的输出：

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - defaults

使用国内镜像源安装包

配置完成后，你可以使用 conda install 命令安装包，Conda 会自动从你配置的国内镜像源下载包。例如：

conda install numpy pandas

其他国内镜像源

除了清华大学镜像站，你还可以使用其他国内镜像源，例如：

• 中国科学技术大学:
  • 主镜像: https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  • 免费镜像: https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  • Conda-Forge: https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
• 阿里云:
  • 主镜像: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
  • 免费镜像: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
  • Conda-Forge: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/conda-forge/

创建和管理 Conda 环境

创建新环境

你可以使用 conda create 命令创建一个新的 Conda 环境。例如，创建一个名为 myenv 的环境，并安装 Python 3.8：

conda create --name myenv python=3.8

激活环境

创建环境后，你需要激活它才能使用：

• Windows:

  conda activate myenv

• macOS/Linux:

  conda activate myenv

安装包

在激活的环境中，你可以使用 conda install 命令安装包。例如，安装 numpy 和 pandas：

conda install numpy pandas

查看已安装的包

你可以使用以下命令查看当前环境中已安装的包：

conda list

退出环境

当你完成工作后，可以使用以下命令退出当前环境：

conda deactivate

删除环境

如果你不再需要某个环境，可以使用以下命令删除它：

conda remove --name myenv --all

使用 Conda 管理多个环境

查看所有环境

你可以使用以下命令查看所有已创建的环境：

bash

复制

conda env list

导出环境配置

你可以将当前环境的配置导出到一个 YAML 文件中，以便在其他机器上复现环境：

bash

复制

conda env export > environment.yml

从 YAML 文件创建环境

你可以使用导出的 YAML 文件在其他机器上创建相同的环境：

conda env create -f environment.yml

常见问题与解决方案

Conda 命令不可用

如果你在安装后无法使用 conda 命令，可能是因为环境变量未正确配置。请确保在安装过程中选择了“Add Miniconda to my PATH environment variable”选项，或者手动将 Conda 路径添加到 PATH 中。

包安装失败

如果包安装失败，可以尝试以下步骤：

1. 更新 Conda: 运行 conda update conda 更新 Conda 到最新版本。
2. 清理缓存: 运行 conda clean --all 清理缓存。
3. 使用镜像源: 添加国内镜像源以加速下载。

总结

通过本教程，你已经学会了如何在不同操作系统上安装 Conda，并使用它创建和管理 Python 环境。Conda 是一个强大的工具，可以帮助你轻松管理复杂的依赖关系，并确保项目的可重复性。

希望本教程对你有所帮助！如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。