Miniconda的安装和使用

参考文献

Miniconda Anaconda

简介

Miniconda和Anaconda都是Python环境管理工具，可以用于创建、管理和部署Python环境及其依赖的软件包。它们的主要区别在于其默认安装的软件包和所需空间的大小。

• Miniconda 是一个轻量级的Python环境管理工具，仅包括conda、Python及其所需的基本依赖库。因此，它的安装包大小较小，只有几十兆，相比于Anaconda更加灵活。用户可以根据自己的需要逐步安装所需的软件包，避免不必要的浪费。在需要安装新软件包时，可以使用conda install命令来安装所需的软件包。这使得Miniconda在轻量化、快速安装、定制化、跨平台方面具有优势。

• Anaconda 是一个包含了数百个预安装软件包的Python环境管理工具，包括Python解释器、各种科学计算和数据分析库、可视化工具、深度学习框架等。Anaconda旨在为数据科学家和研究者提供一个完整的数据科学环境，可以直接安装并使用大量的数据科学工具。这也意味着，Anaconda的安装包非常大，通常需要几个GB的磁盘空间，安装所需的时间也较长。同时，由于默认安装了大量的软件包，如果不需要的话，可能会浪费磁盘空间和内存资源。

综上所述，如果您需要一个灵活、快速、定制化的Python环境管理工具，并且希望自己安装所需的软件包，那么Miniconda可能更适合您。如果您需要一个预装有大量数据科学工具的环境，那么Anaconda可能更适合您。两者安装步骤几乎一致。

1. 安装 Miniconda

1.1 Windows下安装

在 Windows 系统下安装 Miniconda，可以按照以下步骤进行：

• 首先，从官网下载适合你 Windows 系统的 Miniconda 安装程序：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

• 下载完成后，双击安装程序并按照提示进行安装。

• 安装过程中需要阅读并同意许可协议。

• 安装过程中需要选择 Miniconda 的安装路径。默认情况下是在 C:\Users\<username>\Miniconda3 目录下创建一个名为 Miniconda3 的目录。你也可以选择其他路径，根据提示进行选择。

安装完成后，你就可以在终端中使用 conda 命令了，创建环境，安装依赖等操作都可以使用 conda 命令完成。

1.2 macOS下安装

在 macOS 系统下安装 Miniconda，可以按照以下步骤进行：

• 首先，从官网下载适合你 macOS 系统的 Miniconda 安装程序：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

• 下载完成后，双击安装程序并按照提示进行安装。

• 安装过程中需要阅读并同意许可协议。

• 安装过程中需要选择 Miniconda 的安装路径。默认情况下是在用户目录下创建一个名为 miniconda3 的目录。你也可以选择其他路径，根据提示进行选择。

• 安装完成后，需要在终端中运行以下命令，以便 Miniconda 的环境变量生效：

source ~/.bash_profile

安装完成后，你就可以在终端中使用 conda 命令了，创建环境，安装依赖等操作都可以使用 conda 命令完成。

1.3 Linux下安装

在 Linux 下安装 Miniconda，可以按照以下步骤进行：

• 首先，从官网下载适合你 Linux 系统的 Miniconda 安装程序：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

• 打开终端，进入下载目录，执行以下命令，安装 Miniconda：

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

注意：如果你下载的是不同版本的安装程序，文件名也会有所不同，请根据你下载的版本自行更改文件名。

• 执行安装命令后，会出现 Miniconda 许可协议的信息，按照提示阅读并同意协议，即输入accept

• 接下来会提示你选择安装路径，默认情况下是在用户目录下创建一个名为 miniconda3 的目录。你也可以选择其他路径，根据提示进行选择。

• 安装完成后，终端中会出现提示，说明 Miniconda 已经安装成功。需要重新打开终端，以便 Miniconda 的环境变量生效。

安装完成后，你就可以在终端中使用 conda 命令了，创建环境，安装依赖等操作都可以使用 conda 命令完成。

2. 配置 Miniconda

• 打开终端或 Anaconda Prompt（Windows 用户）。

• 创建并激活 conda 环境：

conda create --name env_name
conda activate env_name

这里的 env_name 是你想要创建的环境名称。

• 安装所需的包和工具：

conda install package_name

这里的 package_name 是你想要安装的包名称。

• 可以通过修改 .condarc 文件来修改默认的 conda 配置。

conda 配置文件的路径:

• Linux/macOS: ~/.condarc 或 $HOME/.condarc

• Windows: USERPROFILE%.condarc 或 C:\Users\username.condarc

其中，%USERPROFILE% 为 Windows 系统环境变量，表示当前用户的主目录路径，username 为当前用户名。

3. 常用的 conda 命令

conda 是一个用于包管理和环境管理的工具，可以方便地创建、安装、升级和删除不同的软件包和其依赖项。以下是一些常用的 conda 命令：

• 创建一个新的环境：

conda create --name env_name

env_name 为你想要创建的环境名称。

• 激活一个环境：

conda activate env_name

env_name 为你想要激活的环境名称。

• 在激活的环境中安装一个软件包：

conda install package_name

package_name 为你想要安装的软件包名称。

• 列出当前环境中安装的所有软件包：

conda list

• 列出所有可用的环境：

conda env list

• 更新 conda：

conda update conda

• 更新所有已安装的软件包：

conda update --all

• 从环境中删除一个软件包：

conda remove package_name

conda remove -n env_name package_name

package_name 为你想要删除的软件包名称。

• 退出环境

conda deactivate

• 删除一个环境

conda remove -n env_name --all

• conda清理缓存

conda clean -p        # 删除没有用的包
conda clean -t        # 删除tar包
conda clean -y --all  # 删除所有的安装包及cache

• 自动开启和关闭

conda config --set auto_activate_base false  # 关闭自动激活状态
conda config --set auto_activate_base true   # 关开启自动激活状态

• 复制一个环境

conda create --name new --clone old

在使用conda创建虚拟环境时，默认会将虚拟环境的文件夹放在Anaconda/Miniconda的安装路径下的envs文件夹中，具体路径为：

• Windows系统下：C:\Anaconda3\envs 或 C:\Users\你的用户名\Anaconda3\envs
• Linux/Mac系统下：/home/你的用户名/anaconda3/envs 或 /Users/你的用户名/anaconda3/envs

当然，你也可以使用conda config命令更改默认路径，例如：

conda config --add envs_dirs /path/to/new/envs/folder

这个命令会在新路径下创建一个名为envs的文件夹，用来存储所有的虚拟环境。

4. conda 换源

如果你在使用 conda 时遇到网络问题，可以将 conda 的源换成清华源（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/）。具体步骤如下：

• 打开终端或 Anaconda Prompt。

• 在命令提示符中输入以下命令：

conda config --show # 显示当前 conda 配置
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 添加清华源的免费仓库
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 添加清华源的主要仓库
conda config --set show_channel_urls yes # 显示添加的所有仓库地址

这会将清华源添加到你的 conda 配置文件中。

• 执行 conda update conda 命令，以确保你的 conda 版本是最新的。

• 如果你要创建新的环境或安装新的软件包，请使用以下命令：

conda create --name env_name package_name

env_name 为你想要创建的环境名称，package_name 为你想要安装的软件包名称。

例如：conda create -n pytorch python==3.8 创建一个 pytorch 环境，pythoon 版本为3.8

• 如果你需要取消这些换源更改，可以使用以下命令：

conda config --remove-key channels # 移除添加的仓库地址
conda config --set show_channel_urls no # 不再显示仓库地址

除了清华源之外，还有不少其他的 conda 镜像源可以使用。以下是一些常用的 conda 镜像源及其地址：

• 中科大镜像源：https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
• 阿里云镜像源：https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
• 华为云镜像源：https://mirrors.huaweicloud.com/repository/anaconda/pkgs/main/
• 中国科学院开源协会镜像源：https://mirrors.opencas.cn/anaconda/pkgs/main/
• 豆瓣镜像源：https://pypi.douban.com/simple

如果你想切换到其他镜像源，可以使用类似于切换清华源的方法，将需要的镜像源地址添加到 conda 配置文件中。

需要注意的是，不同的镜像源可能会有不同的速度和可靠性，建议根据自己的网络情况选择合适的镜像源。

5. 导出环境

conda env export > environment.yaml

conda env create -f environment.yaml

移植过来的环境只有原来环境里用conda install等命令直接安装的包，用pip之类装的东西没有移植过来，需要重新安装。

6. 总结

使用 conda 时，需要注意以下几点：

1. 环境隔离：conda 可以创建虚拟环境来隔离不同的 Python 包和版本。在使用 conda 安装包时，需要确保安装在正确的环境中，以免出现冲突或版本不兼容的问题。可以使用 conda env list 查看当前存在的环境，使用 conda activate env_name 激活指定的环境。
2. 版本管理：conda 可以安装不同版本的 Python 包和库，并且可以轻松地切换不同版本之间。在安装新包或更新已有包时，需要注意是否与当前环境中的其他包兼容。可以使用 conda search package_name 命令查询指定包的可用版本，使用 conda install package_name=version 命令安装指定版本的包。
3. 包管理：conda 不仅可以安装 Python 包和库，还可以安装其他语言的依赖库和系统工具。在使用 conda 安装包时，需要注意包的来源和可靠性，以免下载和安装恶意软件。可以使用官方的 conda-forge 渠道来安装社区维护的包，也可以使用其他可信的镜像源。
4. 配置管理：conda 可以通过配置文件来管理镜像源、默认安装路径、自动激活环境等设置。在使用 conda 时，需要注意配置文件是否正确，以免出现安装失败或异常的问题。可以使用 conda config --show 命令查看当前的配置信息，使用 conda config --set key=value 命令修改指定的配置项。

总之，在使用 conda 时，需要仔细阅读文档，遵循最佳实践，以免出现不必要的问题。以上就是一些常用的 conda 小技巧。