Anaconda
Anaconda
沐飞anaconda常用命令
包管理
# 列出当前环境下所有安装的 conda 包。
conda list
# 列举一个指定环境下的所有包
conda list -n env_name
# 查询库
conda search scrapys
# 安装库安装时可以指定版本例如:(scrapy=1.5.0)
conda install scrapy
# 为指定环境安装某个包
conda install --name target_env_name package_name
# 更新安装的库
conda update scrapy
# 更新指定环境某个包
conda update -n target_env_name package_name
# 更新所有包
conda update --all
# 删除已经安装的库也尅用(conda uninstall)
conda remove scrapy
# 删除指定环境某个包
conda remove -n target_env_name package_name
# 删除没有用的包
conda clean -p
# 本地安装
conda install --use-local .\p
虚拟环境管理
# 查看现有的环境
conda info --env
# 创建环境,后面的python=3.6是指定python的版本
conda create --name env_name python=3.6
# 创建包含某些包的环境(也可以加上版本信息)
conda create --name env_name python=3.7 numpy scrapy
# 激活某个环境
activate env_name
# 关闭某个环境
conda deactivate
# 复制某个环境
conda create --name new_env_name --clone old_env_name
# 删除某个环境
conda remove --name env_name --all
# 生成需要分享环境的yml文件(需要在虚拟环境中执行)
conda env export > environment.yml
# 别人在自己本地使用yml文件创建虚拟环境
conda env create -f environment.yml
源操作
#源的位置
C:\Users\JoeMax\.condarc
#查询源
conda config --show-sources
#添加源
conda config --add channels
#删除源
conda config --remove channels
更新操作
自动检测并升级 Anaconda 管理器中的所有可升级的库
conda update --all
更新 anaconda 自身
conda update anaconda
解决一些奇奇怪怪的问题
conda clean --packages
配置
conda config --show
jupyter notebook
接下来,我们就可以在这个环境里,安装自己想要的第三方库,比如 requests。
conda install requests
对于 conda 搜不到的包,也可以使用 pip 安装:
python -m pip install xxx
需要安装的第三方库安装完毕,可使用命令直接打开 Jupyter Notebook:
jupyter notebook
ctrl+enter 运行
pip
查看库版本
pip install PySide2==
安装依赖库
pip install -r requirements.txt
#conda
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