Python 虚拟环境安装使用（Anaconda 完整实操版）

1. 安装

安装 anaconda（包含 python 和 pip 等，支持创建及管理多个 python 虚拟环境）

注：miniconda 可能也可以，但是没用过，优先 anaconda

1.1 linux

1.1.1 ubuntu

Mac、Windows 及其他 Linux 系统类似

注：一般不使用 root 用户，使用其他非 root 用户（方便使用 homebrew 等）

Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64(example)

# 下载安装包
# 最新版官网: https://www.anaconda.com/download/success
# 清华源下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A
# 如果官方下载速度不给力，可以从清华源下载（另外记得做好安装包的管理/归档，或者安装完成之后及时删除）
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh

# 安装
bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
# 注: 最后有一个是否 conda init，优先输入`yes`，这样后面 conda 的使用更方便（开始安装后不要回车，不然就默认`no`了）

# 更新系统环境变量
# ~/.bashrc 在不同系统下，可能在 ~/.zshrc、~/.profile、~/.bash_profile、~/.bash_login、~/.profile 等文件中
source ~/.bashrc

# 确认是否安装成功，打印"conda xx.x.x"就成功了（或者看前面是否出现了"(base)"，没有的话重启/新开终端）
conda -V

# 手动 conda init（如果安装的时候没有 conda init，可以手动 conda init）
conda init
source ~/.bashrc

2. 使用

配置 conda 和 pip 的国内镜像源后，通过 conda 来管理 python 虚拟环境，通过 pip 来安装第三方 python 库（也可以通过 conda 来安装）

注：python 虚拟环境的管理也可以通过 virtualenvwrapper 等其他工具

2.1 set mirror

2.1.1 conda

set

# Windows下执行（其他系统跳过）
conda config --set show_channel_urls yes

# 新建/更新conda配置文件
vim ~/.condarc

# 内容如下

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

2.1.2 pip

list

# pip源列表，此处只是记录人工整理镜像源，不涉及任何操作（下面配置镜像源的时候，从这里手动拷贝一个/多个过去）

官方：https://pypi.org/simple
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
百度：https://mirror.baidu.com/pypi/simple/
阿里：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
豆瓣：https://pypi.douban.com/simple/
中科大：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
...

set

# 临时使用
# schema
pip install [package] -i [url]
# example
pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 长期设置（推荐）
# schema
pip config set global.index-url [url]
# example
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注：也可以通过 pip config set global.extra-index-url "<url1> <url2> ..." 配置多个镜像源

2.2 create env

# 创建虚拟环境
# schema
conda create -n env_name python=xxx
# example
conda create -n test python=3.10

2.3 activate env

# 激活虚拟环境
# schema
conda activate env_name
# example
conda activate test

2.4 install package

执行完这一步，基本python环境已经搭建好了

# 通过pip安装第三方python库

# 直接安装指定包（一个/多个）
# schema
pip install xxx1 xxx2
# example
pip install numpy pandas

# 通过requirements.txt安装多个包
pip install -r requirements.txt

2.5 remove package

这里开始，按需使用

# 删除某个第三方python库（应该同理可以批量删除）
# schema
pip uninstall xxx
# example
pip uninstall numpy

2.6 freeze package

# 生成当前python环境的requirements.txt（一般手动维护requirements.txt）
pip freeze > requirements.txt

2.7 list env

# 查看当前所有虚拟环境
conda env list

2.8 remove env

# 删除错误/弃用的虚拟环境
# schema
conda remove -n env_name --all
# example
conda remove -n test --all

2.9 deactivate env

# 退出虚拟环境（回到base环境）
conda deactivate
# 注：root用户在切换到其他用户前，先退出虚拟环境，不然可能会影响其他用户的conda环境的激活

3. 资源

3.1 anaconda

download

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

docs

https://docs.anaconda.com/

3.2 miniconda

官网

https://docs.anaconda.com/miniconda/

3.3 pypi

官网

https://pypi.org/

3.4 mirrors

3.4.1 tsinghua

3.4.1.1 anaconda

download

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A

官网

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

3.4.1.2 pypi

官网

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/