Conda

                                             Conda 的常用语法

# 推荐安装miniconda,足以支持基础功能，具体安装教程常用conda官网.

conda 官方教程链接

 

常用基础语法<环境管理>：

conda env list

conda activate myenv

conda deactivate

conda --version #生效并验证

conda update conda #建议执行更新，否则很容易出现安装包失误现象

 

conda create -n myenv [python=#] [numpy=#]

conda remove -n myenv --all

 

包管理相关<推荐使用yml进行管理>：

conda env export  --no-builds  -f  myenv.yml 

conda env create  -f myenv.yml  -name newenv

conda create -n newenv --clone oldenv

conda env update -n flask_env -f flask_env.yml #已创建flask_env并且flask_env.yml中的name并不是flask_env,采取覆盖更新的方式，但并不推荐该做法.

 

下载加速源处理：

conda config --add channels url

conda config --get channels #展示conda源

conda config --set channel_priority strict #设置源的优先级

conda config --show #检查配置

conda config --remove-key channels  #清除conda源

# 以上相当于修改 ~/.condarc（覆盖原文件）即可：

channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/simpleitk/ - defaults show_channel_urls: true channel_priority: strict ssl_verify: true

 

#但实际在导入中发现效果并不是很好，可能需要从pip源入手，如采用

export PIP_EXTRA_INDEX_URL=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/