下载和安装Anaconda

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引言

Anaconda 是最常用的数据科学平台，使用 Anaconda 可以简化 Python 软件包系统管理和部署。

本文面向Ubuntu系统，测试系统为x86架构64位系统。

下载安装

  1. 从Anaconda官网下载最新版Anaconda，如，可在下载页面下载Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh。如无法打开该网页，可前往清华大学镜像下载。

  2. 在下载目录中找到.sh文件运行。

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    $ cd ~/Downloads/
    $ sh Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

    下载过程中，根据提示，按Enter和yes即可，下载后的 Anaconda 位于 ~/anaconda目录下。

常用 conda 指令

  • 创建环境
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    $ conda create -n env_name python=3.7 # 创建基于Python3.7，名为env_name的环境
    $ conda create -n env_name --clone cloned_env_name # 从名为cloned_env_name的环境复制一个相同的，名为env_name的环境
  • 激活/进入环境
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    $ conda activate env_name
  • 退出环境
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    $ conda deactivate
  • 查看当前系统环境
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    $ conda info --envs
    $ conda env list
  • 移除环境
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    $ conda remove -n env_name --all
  • 下载和管理package
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    conda install pkg_name==<版本号> # 安装指定版本的Python库，去掉版本号会安装最新的包
    conda install -c <Python库链接> # 从指定链接安装Python库
    conda unistall pkg_name # 卸载指定Python库
    conda update pkg_name # 更新指定Python库
    conda update --all # 更新所有Python库
    conda list # 查看所有第三方Python库
    conda list -n env_name # 查看指定环境的所有Python库

常用 pip 指令

pip 是常用的Python包下载工具

  • 下载和管理package
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    pip install pkg_name==<版本号> # 安装指定版本的Python库，去掉版本号会安装最新的包
    pip install -r requirements.txt # 从依赖文件安装Python库
    pip unistall pkg_name # 卸载指定Python库
    pip show pkg_name # 显示指定Python库的信息
  • 升级pip
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    pip install -U pip

环境打包与迁移

conda-pack

  • 打包环境
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    pip install conda-pack # 下载打包软件库
    conda pack -n env_name # 打包环境（打包为env_nam.tar.gz文件）
    conda pack -n env_name --ignore-editable-packages # (Optional) 忽略可编辑的软件库。当环境存在可编辑的软件库时，常规打包指令会失败
    conda pack -n env_name --ignore-missing-files # 忽略缺少的文件。当出现环境文件不一致，缺少某些文件时，常规打包指令会出错。
  • 迁移环境
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    mkdir env_name
    tar -xzf env_nam.tar.gz -C env_name # 解压打包后的环境
    mv env_name  ~/anaconda3/envs/ # 移动环境到anaconda目录

environment.yaml

  • 打包环境
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    conda env export > environment.yml
  • 迁移环境
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    conda env create -f environment.yml

Error

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This is usually due to `pip` uninstalling or clobbering conda managed files,
resulting in an inconsistent environment. Please check your environment for
conda/pip conflicts using `conda list`, and fix the environment by ensuring
only one version of each package is installed (conda preferred)

Answer: 

1
conda pack -n env_name --ignore-missing-files