conda安装及使用

一、介绍
二、安装
三、使用及命令详解

一、介绍

开源包管理系统和环境管理系统，包括多种语言的包安装，运行，更新，删除，最重要的是可以解决包依赖问题
支持语言包括 Python，R，Ruby，Lua，Scala，Java，JavaScript，C / C ++，FORTRAN
支持在Windows，macOS和Linux上运行
Conda可以构建不同的环境，同时可以对环境进行保存，加载和切换操作
conda包和环境管理器包含在所有版本的Anaconda和Miniconda中

二、安装

下载 (Linux 64位系统为例)

`https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh`<br />      `下载地址：[https://conda.io/en/latest/miniconda.html](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//conda.io/en/latest/miniconda.html)`

安装

`bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh`

配置环境
查看是否安装成功,如果安装没问题会显示conda版本号
conda --version
新建环境
conda create --name your_env_name your_env_name是环境名称，对环境的操作后面会详述
激活环境
conda activate
添加channels （相当于R的镜像源）
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/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ conda config --set show_channel_urls yes
国内镜像推荐：
北外源
 conda帮助文档

三、使用及命令详解

1. 包管理功能
conda的一大特点就是下载软件资源会自动解决包依赖
搜索包
查看特定包
conda search fastqc
安装包
安装特定包（需要确认安装，可以看到conda已经将包依赖问题，环境问题已经解决）
conda install fastqc
安装特定版本的软件包（查看软件版本可以使用conda search fastqc）
conda install fastqc=0.11.6
安装多个包
conda install fastqc multiqc
包更新
更新特定包
conda update fastqc
更新Python
conda update python
更新conda本身及Anaconda元数据包
conda update conda conda update anaconda
防止包更新
conda update fastqc --no-pin
在环境的conda-meta目录中，添加一个名为pinned的文件，其中包含您不想更新的软件包列表。
包删除
删除当前环境中的包
conda remove pkg_name
删除特定环境中的包
conda remove -n env_name pkg_name
删除多个包
conda remove pkg_name1 pkg_name2
确认删除的包
conda list
包列表
当前环境所有包
conda list
特定环境所有包
conda list -n env_name

2. 环境管理功能
每个环境都有自己独立的软件或开发包列表，并会自动添加相应的环境变量和依赖关系。
创建环境
创建特定名字的环境
conda create -n env_name
使用特定版本的Python创建环境
conda create -n env_name python=3.4
使用特定包创建环境
conda create -n env_name pandas
用 environment.yml 配置文件创建环境
conda env create -f nvironment.yml
environment.yml 文件：
name: stats2 channels: - javascript dependencies: - python=3.4 # or 2.7 - bokeh=0.9.2 - numpy=1.9.* - nodejs=0.10.* - flask - pip: - Flask-Testing
导出环境文件environment
导出environment.yml环境文件
激活需要导出文件的环境
```
 `conda activate env_name`
```

导出

 `conda env_name export > environment.yml`

激活环境
```
 `conda activate env_name`
```
停用环境
```
 `conda deactivate env_name`
```
查看环境（当前环境用*表示）
```
 `conda info -envs`
```
删除环境
```
 `conda remove --n env_name`
```
构建相同的conda环境（不同机器间的环境复制）
激活需要导出配置文件的环境
conda list --explicit > files.txt
在同系统的不同机器执行
conda create --name env_name -f files.txt
克隆环境（同一台机器的环境复制
```
 `conda create --name clone_env_name --clone env_name`
```
3. channel管理
这个决定你从哪个站点，下载及安装资源包

添加新渠道到顶部，最高优先级

`conda config --add channels new_channel`或者`conda config --prepend channels new_channel`

添加新渠道到底部，最低优先级

`conda config --append channels new_channel`

一、介绍

二、安装

三、使用及命令详解

1. 包管理功能

2. 环境管理功能

3. channel管理