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python第五节--conda命令

时间:2024-07-28 13:54:12浏览次数:16  
标签:name package python 环境 -- Conda conda

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基本命令

  • 检查Conda版本:

    conda --version
    
  • 更新Conda:

    conda update conda
    

环境管理

  • 创建新环境:

    conda create --name myenv
    
  • 创建包含特定Python版本的新环境:

    conda create --name myenv python=3.8
    
  • 激活环境:

    conda activate myenv
    
  • 关闭当前环境:

    conda deactivate
    
  • 列出所有环境:

    conda info --envs
    
  • 删除环境:

    conda remove --name myenv --all
    
  • 克隆环境:

    conda create --name newenv --clone oldenv
    
  • 查看环境详细信息:

    conda list --name myenv
    

包管理

  • 安装包:

    conda install package_name
    
  • 更新包:

    conda update package_name
    
  • 卸载包:

    conda remove package_name
    
  • 查看包信息:

    conda search package_name
    
  • 指定版本安装包:

    conda install package_name=version_number
    
  • 安装特定通道的包:

    conda install -c channel_name package_name
    
  • 列出包的依赖项:

    conda info package_name
    

环境文件

  • 将环境导出为YAML文件:

    conda env export > environment.yml
    
  • 从YAML文件创建新环境:

    conda env create -f environment.yml
    
  • 更新环境以匹配YAML文件:

    conda env update -f environment.yml
    

环境变量

  • 设置环境变量:

    conda env config vars set MY_VAR=value
    
  • 查看环境变量:

    conda env config vars list
    
  • 移除环境变量:

    conda env config vars unset MY_VAR
    

Conda配置

  • 查看Conda配置信息:

    conda config --show
    
  • 添加Conda通道:

    conda config --add channels channel_name
    
  • 设置默认环境位置:

    conda config --set envs_dirs /path/to/envs
    
  • 列出所有可用的Conda命令:

    conda --help
    

高级操作

  • 解决依赖冲突:

    conda install package_name --update-deps
    
  • 清理冗余包和缓存:

    conda clean --all
    
  • 克隆Conda安装(例如迁移到新机器):

    conda list --explicit > spec-file.txt
    # 在新机器上
    conda create --name myenv --file spec-file.txt
    

常见问题

  • 解决包版本冲突:

    conda install package_name=version_number
    
  • 重新安装环境中缺失的依赖项:

    conda install --revision number
    
  • 删除环境中的特定包并安装指定版本:

    conda remove package_name && conda install package_name=version_number
    

标签:name,package,python,环境,--,Conda,conda
From: https://blog.csdn.net/m0_68472237/article/details/140749764

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