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Conda介绍

Anaconda：包含了大量的科学计算、数据分析相关的库（如 numpy、pandas 等），适合数据科学和机器学习项目，下载大小较大。

Miniconda：一个轻量级版本，它只包含了 Conda 和 Python，没有预装其他科学计算包。用户可以通过 Conda 安装所需的包，这使得 Miniconda 成为那些只需要基础环境或希望自定义安装包的用户的理想选择。

Bioconda: 是 一个 Conda 频道，专注于生物信息学相关的软件包。它提供了一个集中的地方来安装、更新和分发生物信息学工具，这些工具通常很难通过标准的包管理器获得。Bioconda 使得生物信息学研究人员能够轻松地管理和安装他们需要的软件包。不是一个独立的发行版，而是一个 Conda 频道。因此，它没有单独的下载链接。用户需要在安装 Anaconda 或 Miniconda 后，通过添加 Bioconda 频道来访问其提供的软件包。

Conda下载与安装

下载地址

• Anaconda
• Miniconda

安装

下载后，按照安装向导进行安装，确保在安装过程中勾选将conda添加到系统PATH（默认通常会勾选）

检查是否安装成功

conda --version

Conda中的几个重要目录 envs、pkgs

pkgs文件夹

位置: C:\Users[userName].conda\pkgs
内容：pkgs文件夹包含了通过conda安装的软件包。这些软件包以压缩包的形式存在，并且每个包都驻留在与其规范名称相对应的子目录中。此外，这个文件夹还用于下载、存放缓存，以及提取下载的conda包。【通常有几个G、管理该文件的方式见下文】
作用：
(1) 存储和缓存：作为conda包的存储和缓存仓库，pkgs文件夹使得conda能够高效地管理和访问已下载的软件包。
(2) 环境构建加速：在构建虚拟环境（envs）时，conda会通过硬盘链接将包的依赖链接到pkgs目录，从而加快虚拟环境的生成速度，并减少占用的空间。

envs文件夹

位置: C:\Users[userName].conda\envs
内容：envs文件夹包含了通过conda创建的虚拟环境。每个虚拟环境都是一个独立的目录，其中包含了该环境特有的Python解释器、库文件、环境变量等。这些虚拟环境允许用户在不同的项目中使用不同版本的Python和库，而不会产生冲突。
作用：
(1) 隔离环境：通过创建虚拟环境，conda能够确保每个项目都使用其所需的特定版本的Python和库，从而避免了不同项目之间的依赖冲突。
(2) 灵活切换：用户可以轻松地创建、删除、激活和停用不同的虚拟环境，以适应不同的开发需求。

Conda 使用教学

查看 Conda 自带库

conda list

配置下载源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

设置下载时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

创建Conda 环境

创建一个名为 myenv 的环境，并安装 Python 3.12.3、NumPy 和 Matplotlib。创建环境时会有软件包列表的提示，输入 y 确认后等待环境创建即可

conda create --name myenv python=3.12.3 numpy matplotlib

查看Conda 环境

conda env list

克隆环境Conda 环境

conda create --name myenv_copy --clone myenv

导出环境配置

conda env export > environment.yml

从配置文件创建环境

conda env create -f environment.yml

删除Conda 环境

conda remove --name myenv --all

激活Conda虚拟环境

# windows
conda activate myenv
# Linux/Unix
source activate myenv

关闭Conda虚拟环境

conda deactivate

WindowsPowerShell激活conda

使用管理员权限打开powershell，执行如下命令后，重新开启一个terminal

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned

安装 Python 包

在激活的环境中，使用conda或pip安装所需的 Python 包。例如，安装 numpy和pandas

# conda安装
conda install numpy pandas
# pip
pip install numpy pandas

删除 Python 包

conda deactivate