Conda虚拟环境

1. Python安装需要知道的概念

  • Python 解释器：作用是将代码翻译为计算机能看懂的机器码，从而执行

    即所谓的 Python 环境

  • Python 编辑器：编辑代码的工具

    PyCharm，Jupyter notebook等

  • Python 包管理工具：Python 内置许多开源库，通过包管理工具就能进行安装/卸载以及版本管理

    现如今 Python 环境【3.4 之后】已经集成了 pip 进行包管理，不需要额外进行安装管理工具，但是若需要使用多个 Python 环境时则需要考虑安装 Anaconda 进行环境管理

由于 Anaconda 整体过于臃肿【大约 10G 】，集成了市面上常用的大多数库以及编辑工具，而其中大多数库对于普通用户来说可能都用不到，因此官方又推出了轻量级的 Miniconda 【安装包不到 100M 】，其只集成了最基本的 python 解释器，用户可根据需要对相应库进行安装

2. Conda

Conda 集成了Python解释器和众多Python库，其还能创建虚拟环境以便各种需求，可根据需要选择Anoconda或Miniconda

通常来说，在命令行终端执行的 conda 命令都需要在最前面加 conda ，而在 Anaconda 自带的终端中有些命令可以不需要使用 conda ，不过为了统一，最好都加上，如果命令执行出现错误，则删除 conda 再试一次。

2.1 虚拟环境

Anaconda 可以管理多个环境以应对不同项目对各种库版本的需求，除了原始的 base 环境，其余用户创建的环境都称为虚拟环境

搭建

虚拟环境默认搭建在 C 盘，若需要修改可参考此博客👉改变conda虚拟环境的默认路径

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# 创建指定名称虚拟环境，并为此环境指定python版本同时安装此版本下对应的包
# 在指定目录下创建虚拟环境【此处指定了python版本为3.7.7】
conda create -p D:/Program/MiniConda/envs/环境名 python=3.8.3
# 如下例子👇
# 创建一个名为hhh的虚拟环境【安装在默认目录】，该环境python版本为3.7.7，同时为此环境安装numpy包
conda create --name test_env python=3.8.3 numpy 
# 规范的项目会在 requirements.txt 中定义此项目需要的环境，这条语句可以将所有环境一起安装
conda install -r requirements.txt

激活/退出

在命令行中要启用相应的环境需要进行激活，同理，当不需要使用此环境后需要退出

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# 使环境变量生效
source ~/.bashrc 
# 激活环境
conda activate 环境名
# 退出当前环境【回到 base 环境】
conda deactivate

删除/复制

环境和创建自然也能删除与复制

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# 删除指定环境
conda remove --name 环境名 --all -y
# 复制环境aaa，复制后的样本命名为bbb
conda create --name bbb --clone aaa

查看

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# 查看当前拥有的虚拟环境
conda env list
# 查看当前虚拟环境下安装的包
conda list
# 查看指定虚拟环境安装的包
conda list -n 环境名

打包本地虚拟环境并迁移

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# 将本地的虚拟环境打包（直接解压至miniconda的envs目录下）
conda pack -n your_env_name -o your_env_name.tar.gz
conda pack -n opencompass -o open_linux_env.tar.gz
# 迁移到Linux
mkdir -p your_env_name

2.2 安装/卸载包

在哪个环境安装包就要确保自己已经在这个环境下

安装包时若出现权限问题，可以用管理员身份打开命令行安装👇

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# 安装包，包名==版本号可以指定安装的版本
# 通常包conda命令都可实现安装，若安装不了则使用pip instal xxx的方式
conda install 包名
# 从指定源下载包【国内搭载镜像源会下载得更快】
# 也可以通过设置一劳永逸，以后直接安装默认通过镜像源下载，具体可参考如下👇博客
conda instal 包名 -i 下载源链接

conda换国内源

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# 卸载安装的包
conda uninstall 包名

2.3 虚拟环境安装jupyter

若要在 jupyter 中指定虚拟环境，需要先安装 nb_conda 插件，同时通过Conda进入虚拟环境中安装 jupyter【此处需要使用 conda install jupyter 安装，pip 无法奏效】，具体安装过程可看👉Jupyter Notebook中切换conda虚拟环境