Conda管理python环境

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miniconda和anaconda区别

Miniconda和Anaconda都是 Anaconda 发行版提供的，主要区别在于安装包的大小和预装的软件包：

  • Miniconda: 是一个最小的Python安装包，**仅包含 Python 和 conda 包管理器。安装包的大小很小(大约几十 MB)**。用户需要根据需求手动安装其他所需的软件包。适用于希望从最小安装开始，自由选择所需软件包的用户。

  • Anaconda: 是一个大型的 Python 发行版本。安装包的大小较大(大约几百 MB)。预装了大量常用的 Python 科学计算和数据分析库,如 NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib 等。适用于希望获得一个预装环境方便上手的用户,尤其是针对数据科学和科学计算领域。

总的来说，Miniconda 为用户提供了一个最精简干净的 Python 环境 Anaconda 则提供了一个预装大量常用库的 Python 发行版**，适合快速开始数据科学和科学计算工作。
两者可以并存，可以从 Miniconda 开始安装所需软件包达到类似 Anaconda 环境的效果。

安装anaconda or miniconda

1.安装anaconda

2.安装miniconda

3.安装完成&配置环境变量

添加环境变量linux：vim ～/.bashrc

tee >> ～/.bashrc <<'EOF'
export CONDA_BASE=~/miniconda
export PATH=$CONDA_BASE/bin:$PATH
EOF

source ~/.bashrc & which conda

4.创建&管理python环境

//创建一个新环境，指定依赖的包：
conda create -name env_name package-name
conda create -name py3 pandas` 

//指定Python版本
conda create -name py2 python=2.5

//基于一个已有的环境创建--clone 参数：
conda create --name <new_env> --clone <myenv>

5.conda常用命令

查看当前环境列表：conda env list
激活已创建的环境：activate env_name 
退出当前激活环境：deactivate  
移除删除某个环境：conda env remove -name env_name
查看已经安装的库：conda list
安装某个库至环境：conda install packagename
指定安装1.24.2版本的numpy: conda install numpy=1.24.3
导出某个环境用于共享:
conda list --explicit > spec-list.txt
conda create --name <new_env> --file spec-list.txt