今天的封面是苏州的山塘街，由本人拍摄于2021年4月20日。之所以选用这张图作为封面，是因为接到一位正在苏州疫情前线奋战的小伙伴的求助。他每天除了值班，还要去社区为居民做核酸采样，同时自己的学业上还有导师安排的学术任务。最近苏州疫情变得严重，从2月14号到现在，连续60天，他每天从早忙到晚，一度接近崩溃。当他静下心来学习生信时，却在使用 conda 安装 pyscenic 和 cellphonedb 软件的时候遇到不少问题，向我求助了，这个忙我必须帮啊。我也希望自己能为疫情重灾区的人民贡献自己的一份力量。

此时，除了苏州，还有2500W的上海同胞以及全国多地爆发疫情的同胞们，正处于水深火热之中。希望大家可以同心抗疫，我们的共同敌人是病毒，而不是防控工作做得不到位的某些个体，也不是限制大家自由的居委会，更不是阳性的邻居。

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简介

使用 conda 安装软件，可能在网络、镜像、虚拟环境依赖上遇到各种问题。这里再简单演示一下在 Linux 环境如何使用 conda 安装软件，同时避免一些报错。

下载安装 conda

首先是要获取 conda 的安装包，一般来说，我们在 Linux 命令行安装 miniconda 就够了，不需要安装 anoconda。国内用户，可以到阿里云镜像网站下载安装包（由于最近清华源访问不稳定，因此不推荐），推荐 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 版本：https://developer.aliyun.com/mirror/anaconda

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安装包的下载地址是：https://mirrors.aliyun.com/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

可以使用本地电脑浏览器下载，然后再上传到服务器。也可以直接在服务器上运行下面命令下载安装包：

  1. wget -c https://mirrors.aliyun.com/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

如果下载速度太慢，可以考虑换成北京外国语大学的镜像：https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

安装包下载完成后，使用下面命令安装：

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

安装过程提示需要输入 yes or no 的地方均输入 yes，提示需要按 Enter（回车）均按回车键即可。

最后安装完成后，运行一下下面命令重新激活环境或者重新登录服务器：

  1. source  ~/.bashrc

到这里 conda 的安装基本就完成了，可以调用一下帮助文档进行验证：

  1. $ conda --help

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配置镜像

如果使用的服务器是在国内，则推荐添加国内可用的镜像源，如北外源、阿里云等（注：由于清华源访问不稳定，读者可以自己测试所用服务器是否可以正常访问清华源）。添加北外源的方法是：

  1. conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 
  2. conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ 
  3. conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ 
  4. conda config --set show_channel_urls yes

运行上面代码后，用户家目录会生成一个文件 .condarc ，文件记录的内容是：

  1. $ cat ~/.condarc 
  2. channels:
  3.   - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  4.   - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  5.   - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  6.   - defaults
  7. show_channel_urls: true

注意：这里有一个大坑，默认会添加一个 defaults channel，这是 conda 的官方源。由于部分网络访问 conda 官方源可能存在障碍，导致安装软件报错，可以将这一行删除。如果你不会使用 vim 命令，就用下面这句代码删除：

  1. sed -i '/defaults/d' ~/.condarc

删除之后再查看：

  1. $ cat ~/.condarc 
  2. channels:
  3.   - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  4.   - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  5.   - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  6. show_channel_urls: true

如果服务器访问北外源速度较慢，也可以添加其他镜像源，如阿里源：

  1. conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/msys2
  2. conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/bioconda
  3. conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
  4. conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
  5. conda config --set show_channel_urls yes

或者官方源（前文，部分网络访问 conda 官方源可能存在障碍）：

  1. conda config --add channels r 
  2. conda config --add channels conda-forge 
  3. conda config --add channels bioconda

但是不能同时添加多个镜像源，而且同一个镜像源的 channel 也不是越多越好。如果有修改过镜像源，则需要清空掉环境中的缓存：

  1. conda clean -i

有一些服务器网络环境可能无法通过 https 安装软件，要把 .condarc 中的 https 改成 http。

一个 default 报错的例子是：

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新建小环境

一般来说，使用 conda 安装软件，都是需要安装在小环境里的。所以需要先新创建小环境，前文小伙伴需要安装 pyscenic 和 cellphonedb 。参考：https://pyscenic.readthedocs.io/en/latest/installation.html

因此新创建了一个小环境，命名为 pyscenic 。由于 pyscenic 依赖于 python 3.6 以上版本，因此就顺便安装了python3.7：

  1. conda create -n pyscenic python=3.7

创建好了之后，进入小环境：

  1. conda activate pyscenic

安装 pyscenic

先在小环境中安装依赖软件（前面有添加镜像了，这里就不用再 -c 指定channel了，除非用到的 channel 前面没有添加）：

  1. conda install -y numpy cytoolz

再用 pip 安装 pyscenic，pip 是 python 安装软件的方法，同样国内可以使用 -i参数指定镜像，这里使用阿里源，速度会快很多。

  1. pip install pyscenic -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

安装好了之后，可以调用一下帮助文档：

  1. $ pyscenic --help

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安装 cellphonedb

安装 cellphonedb：https://github.com/Teichlab/cellphonedb，同样依赖于 python3.6以上的环境，这里我直接安装在上面的 pyscenic 中了。（初学者还是建议新建一个小环境安装）

  1. conda activate pyscenic
  2. pip install cellphonedb -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

安装过程中还是比较顺利的，可能有些包版本兼容性不是很好，但是看到 Successfully 就不管那么多了：

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安装好了之后可以调用一下帮助文档

  1. $ cellphonedb --help

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导出 yaml 文件

如果要将当前环境参数（如软件版本、镜像源等）分享给其他人，可以导出 yaml 文件：

  1. conda env export >pyscenic.yaml

然后将 pyscenic.yaml 分享给别人，别人可以直接使用下面命令创建相同的环境：

  1. conda env create -f pyscenic.yaml

实际上我在安装完 pyscenic 和 cellphonedb 的时候分别导出了 yaml 文件，有需要的请自行下载。
pyscenic.yaml
pyscenic_cellphonedb.yaml