2.2、Anaconda 常用命令

Anaconda 常用命令

使用 conda 命令，可查看 Anaconda 可以用的命令，命令后面的描述，我们可以大致知道该命令的作用。

C:\Windows\system32>conda
usage: conda-script.py [-h] [--no-plugins] [-V] COMMAND ...

conda is a tool for managing and deploying applications, environments and packages.

options:
  -h, --help          Show this help message and exit.
  --no-plugins        Disable all plugins that are not built into conda.
  -V, --version       Show the conda version number and exit.

commands:
  The following built-in and plugins subcommands are available.

  COMMAND
    build             Build conda packages from a conda recipe.
    clean             Remove unused packages and caches.
    compare           Compare packages between conda environments.
    config            Modify configuration values in .condarc.
    content-trust     Signing and verification tools for Conda
    convert           Convert pure Python packages to other platforms (a.k.a., subdirs).
    create            Create a new conda environment from a list of specified packages.
    debug             Debug the build or test phases of conda recipes.
    develop           Install a Python package in 'development mode'. Similar to `pip install --editable`.
    doctor            Display a health report for your environment.
    env               See `conda env --help`.
    index             Update package index metadata files. Pending deprecation, use https://github.com/conda/conda-
                      index instead.
    info              Display information about current conda install.
    init              Initialize conda for shell interaction.
    inspect           Tools for inspecting conda packages.
    install           Install a list of packages into a specified conda environment.
    list              List installed packages in a conda environment.
    metapackage       Specialty tool for generating conda metapackage.
    notices           Retrieve latest channel notifications.
    pack              See `conda pack --help`.
    package           Create low-level conda packages. (EXPERIMENTAL)
    remove (uninstall)
                      Remove a list of packages from a specified conda environment.
    rename            Rename an existing environment.
    render            Expand a conda recipe into a platform-specific recipe.
    repo              See `conda repo --help`.
    run               Run an executable in a conda environment.
    search            Search for packages and display associated information using the MatchSpec format.
    server            See `conda server --help`.
    skeleton          Generate boilerplate conda recipes.
    token             See `conda token --help`.
    update (upgrade)  Update conda packages to the latest compatible version.
    verify            See `conda verify --help`.

命令详解

1.升级

升级Anaconda需要先升级conda

conda update conda
conda update anaconda
conda update anaconda-navigator    //update最新版本的anaconda-navigator

2.卸载 Anaconda软件

由于Anaconda的安装文件都包含在一个目录中，所以直接将该目录删除即可。删除整个Anaconda目录：

计算机控制面板->程序与应用->卸载 //windows

或者

找到 C:\ProgramData\Anaconda3\Uninstall-Anaconda3.exe执行卸载

rm -rf anaconda //ubuntu

最后，建议清理下.bashrc中的Anaconda路径。

• conda update -n base conda #update最新版本的conda
• conda create -n xxxx python=3.5 #创建python3.5的xxxx虚拟环境
• conda activate xxxx #开启xxxx环境
• conda deactivate #关闭环境
• conda env list #显示所有的虚拟环境
• conda info –envs #显示所有的虚拟环境

activate 命令

activate 能将我们引入 anaconda 设定的虚拟环境中, 如果你后面什么参数都不加那么会进入 anaconda 自带的base环境,

继续输入python, 就会进入base环境的python解释器, 如果你把原来环境中的 python 环境去除掉会更能体会到, 这个时候在命令行中使用的已经不是你原来的python而是base环境下的python.而命令行前面也会多一个(base) 说明当前我们处于的是base环境下。

创建虚拟环境

Anaconda 的让我们有了创建不同Python版本环境的能力，除默认的base环境外, 我们可以为自己的程序安装单独的虚拟环境.

创建一个名称为python34的虚拟环境并指定python版本为3.4(这里conda会自动找3.4中最新的版本下载)

conda create -n python312  python=3.12

或者

conda create --name python312 python=3.12
conda create --name python310 python=3.10

Anaconda 自动帮我们创建了一个名称为 python312 的虚拟环境, 出现下面的提示表示环境创建完成。

切换环境

activate python312

使用 activae 环境名称 命令可以使用环境的切换。

activate learn

如果忘记了名称我们可以先用

conda env list

去查看所有的环境

现在的learn环境除了python自带的一些官方包之外是没有其他包的, 一个比较干净的环境我们可以试试

先输入python打开python解释器然后输入

s="default">

s="default">

import requests

会报错找不到requests包, 很正常.接下来我们就要演示如何去安装requests包

exit()

退出python解释器
卸载环境

conda remove –name test –all

关于环境总结

# 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本）
conda create --name python34 python=3.4

# 安装好后，使用activate激活某个环境
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac

# 激活后，会发现terminal输入的地方多了python34的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.4对应的命令加入PATH
# 此时，再次输入

python --version

# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系统已经切换到了3.4的环境
# 如果想返回默认的python 2.7环境，运行

deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac
# 删除一个已有的环境

conda remove --name python34 --all

安装第三方包

输入

conda install requests

或者

pip install requests

来安装requests包.

安装完成之后我们再输入python进入解释器并import requests包, 这次一定就是成功的了.

卸载第三方包

那么怎么卸载一个包呢

conda remove requests

或者

pip uninstall requests

就行啦.
查看环境包信息

要查看当前环境中所有安装了的包可以用

conda list
导入导出环境

如果想要导出当前环境的包信息可以用

conda env export > environment.yaml

将包信息存入yaml文件中.

当需要重新创建一个相同的虚拟环境时可以用

conda env create -f environment.yaml

其实命令很简单对不对, 我把一些常用的在下面给出来, 相信自己多打两次就能记住

activate // 切换到base环境

activate learn // 切换到learn环境

conda create -n learn python=3 // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本)

conda env list // 列出conda管理的所有环境

conda list // 列出当前环境的所有包

conda install requests 安装requests包

conda remove requests 卸载requets包

conda remove -n learn –all // 删除learn环境及下属所有包

conda update requests 更新requests包

conda env export > environment.yaml // 导出当前环境的包信息

conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境
深入一下

或许你会觉得奇怪为啥anaconda能做这些事, 他的原理到底是什么, 我们来看看anaconda的安装目录

这里只截取了一部分, 但是我们和本文章最开头的python环境目录比较一下, 可以发现其实十分的相似, 其实这里就是base环境. 里面有着一个基本的python解释器, lLib里面也有base环境下的各种包文件.

那我们自己创建的环境去哪了呢, 我们可以看见一个envs, 这里就是我们自己创建的各种虚拟环境的入口, 点进去看看

可以发现我们之前创建的learn目录就在下面, 再点进去

这不就是一个标准的python环境目录吗?

这么一看, anaconda所谓的创建虚拟环境其实就是安装了一个真实的python环境, 只不过我们可以通过activate,conda等命令去随意的切换我们当前的python环境, 用不同版本的解释器和不同的包环境去运行python脚本.