Conda Pip Cookbook by Eric

1. 前言

关于conda使用的相关资料，请参考conda的官方文档，《conda: Managing-environments》

2. 安装Anaconda

Anaconda安装在官网上，下载安装包进行安装；

2.1 Linux安装

关于具体的安装指令，请参阅《Anaconda | Installing on Linux》；

初始化Anaconda

如果在安装过程中没有选择初始化yes，则需要显式地输入初始化命令：

source<path to conda>/bin/activate# 初始化condaconda init

对于conda在Linux上的安装路径，可以在[Anaconda | The “default path” Anaconda]中查看；

2.2 Windows安装

2.2.1 下载Anaconda

在Anaconda的官网——【Anaconda | Individual Edition】上，下载安装包进行安装；

2.2.2 关于安装路径

Anaconda直接安装在C盘（系统盘），个人感觉Anaconda的文件管理还是有点问题，安装在系统盘会比较稳定；

2.2.3 关于环境变量

• 在Win11上安装Anaconda可以勾选在PATH中加入Anaconda的环境变量，因为如果不加入环境变量，PyCharm会无法在终端中通过脚本调用conda命令；
• 如果在安装之后发现conda命令在控制台中无法识别的现象，这是因为我们在安装时没有设置在PATH中添加conda的执行路径，所以会这样；
• 南溪个人建议增加环境变量，因为后期如果要使用JupyterLab还是需要添加环境变量；

2.2.4 实验不配置conda的环境变量的方法

请参考下面两个资料的方法，尝试不配置conda的环境变量：

• 《Get the Anaconda prompt running in the PyCharm terminal》
• 《Solution for Windows - PyCharm terminal doesn’t activate conda environment》

2.3 提前安装清理工具：anaconda-clean

condainstallanaconda-clean

3. Anaconda升级

3.1 Troubleshooting

（1）出现“PluginError”相关的错误

请参考官方论坛的解答；
如果发现 conda install “anaconda-cloud-auth>0.5.0” 无法安装，可以先尝试使用conda uninstall anaconda-cloud-auth进行清理

4. 对于Python安装

我们决定不使用“Intel Distribution for Python”

主要原因是Intel并不提供最新的Python稳定版（Python3.13）；
另一个重要原因是，Intel的团队无法提供正常的技术支持：

• 南溪给 Mark_L_Intel 发私信没有获得任何回复【outbox】；
• 我们向Intel报告“intelpython3_full问题”的post被标记为spam【post】；
• 我们所有申诉的发帖都被标记为spam【My Items】；

5. 设置环境变量var

condaenvconfig vars list

5. Anaconda卸载

官方文档：Uninstalling Anaconda Distribution — Anaconda documentation
相关的中文卸载教程，也可以参考博文《anaconda 完全卸载——重装》，描述了在conda无法正常使用的情况下，如何卸载Anaconda；

6. 使用国内镜像（换源）

Conda

Conda官方的服务器在国外，会受到BFW的影响，所以可以使用国内源；
国内源推荐使用清华源-anaconda；
清华源官方文档上是通过修改.condarc文件实现换源，我们不推荐这种方式，因为我们觉得命令行的文件操作较为复杂；
这里使用conda config --add channels来添加镜像（清华源镜像）：

conda config--addchannels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

显示已经添加的channels：

conda config--getchannels

添加 custom_channels

常见地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/custom_channel
添加conda-forge

conda config--addchannels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge

添加pytorch清华云镜像

conda config--addchannels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch

Pip

• 清华源：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
• 阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

指定源

-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

7. Conda环境管理

7.1 新建conda环境

conda create--namemyenv python

python：在新创建的环境中安装最新稳定版本的python解释器

7.2 进入conda环境

sourceactivate venv

Ubuntu系统（使用Conda命令进入Conda虚拟环境）
conda activate conda-env
Win系统
点击“开始 → Anaconda3 (64-bit) → Anaconda Prompt”。

7.3 删除conda环境

conda remove-nconda-env--all

Alias:

conda remove--nameconda-name--all

显示所有conda环境:

conda info-e

也可以使用（alias）：

conda info--envconda info--e

Note：

1. 在Win系统中显示的效果如下：
   
   其中带有*的环境，表示当前配置的环境。

复制已有的conda环境:

conda create-nconda_copyenv--cloneconda_origin

升级Anaconda需要先升级conda:

conda update conda

升级Anaconda:

conda update anaconda

7.4 重命名conda环境

condarename-nconda-old conda-new

7.5 查看python版本（无需激活）

conda run-nsystem python-V

8. 安装python包

8.1 Note

PyTorch已经“舍弃了对 Anaconda channel 的维护”；

8.2 Pip安装

8.2.1 国内源安装

Pip安装代码template:

pipinstallpackage-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Note
如果当前环境已经安装了package，pip将不会做任何操作。

8.2.2 Tsinghua源

-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

8.2.3 升级包

pipinstall--upgradepackage

8.2.3 如果github源安装进度缓慢则需要开启TUN模式

8.3 Conda安装pkg

condainstallpackage

尝试使用conda-forge安装预编译版本：

condainstallpackage-cconda-forge

Conda安装requirements.txt

condainstall--yes--filerequirements.txt

使用CondaPythonAPI安装包

官方API说明：conda.cli.python_api — conda documentation

导出包列表文件

官方文档：Conda list — Conda Documentation | Save packages for future use

conda list--export>package-list.txt

8.4 常用Python包的安装

请参考博文《Python——常用Python包的学习笔记》

8.5 确定old-package适配的最高python版本

对于查询旧版本包适配的最高python版本可以在pypi.org进行查询，以numpy为例：在pypi.org中搜索numpy，

选择numpy项目进入其主页，在Navigation选项卡中选择“Release history”，然后选择对应的历史版本，然后在左侧选项卡中的“Programming Language”查看对适配的python版本；

5.5 第三方包来源选择

（1）优先选择主流源

1. anaconda
2. conda-forge

9. 卸载package

Conda

conda remove package

Pip

pip uninstall package

10. 查看package信息

# 查看package（包括版本号等信息）pip show package

11. Conda虚拟容器配置

11.1 支持对每个环境单独进行启动前的预配置：.condarc

可以在虚拟环境目录下新建.condarc文件，对conda环境进行预配置；
这一点在conda对.condarc的路径搜索过程中可以看出：

12. Conda python API

12.1 执行conda命令

conda.cli.main()

Troubleshooting

（1）出现“段错误 (核心已转储)”

执行conda安装之后，出现提示

段错误 (核心已转储)

这一般是由于网络原因造成的，需要对conda的缓存文件进行清理，

conda clean-a

(2) Pip安装出现：“OSError: [Errno 28] 设备上没有空间”

出现这个问题是因为缓存目录可用的存储空间不够，此时可以手动设置临时的缓存目录：

exportTMPDIR=/home/usr/桌面/Temp

Note：
这里设置的环境变量是临时的，退出当前shell就失效了。

然后再次执行pip命令进行安装。

(3) 取消设置conda的网络代理

请参考博文《在Conda中取消设置代理》
具体命令如下：

conda config --remove-key proxy_servers.http conda config --remove-key proxy_servers.https