【conda】conda 版本控制和环境迁移/安装conda加速工具mamba /conda常用指令/Anaconda配置
【conda】安装conda加速工具mamba /conda常用指令/Anaconda配置
- 0. conda 版本控制和环境迁移
- 1. 安装conda加速工具mamba
- 2. conda install version
- 3. [Anaconda 镜像](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/)使用帮助
- 4. error deal
0. conda 版本控制和环境迁移
基本用法查看当前环境中的所有软件
conda list
进阶，导出环境中安装包的列表
方法1：
conda list -n nerf --export >conda_nerf_list.txt
安装导出的信息：
conda create -n nerf_new -file conda_nerf_list.txt
方法2：用conda env的export功能
导出想要导出的环境
conda env export -n nerf> nerf.yml
根据导出的yml文件创建环境
conda env create -f nerf.yml
根据导出的yml文件更新环境
conda env update -f nerf.yml
yml文件提供的信息更全面
1. 安装conda加速工具mamba
mamba是用于管理环境的工具，相比于conda 对包和环境的管理，mamba可以实现并行运算。相比于 conda，mamba 是用C++重写了 conda 的部分功能，运行效率显著提高，可以进行并行的下载，使用管理工具中的 libsolv，可以更快的解决环境依赖问题。mamba 的使用也比较简单，首先使用 conda 安装 mamba，后面所有用到 conda 的地方，都可以使用 mamba 替换即可.
conda 使用过程存在问题：
- 下载速度特别慢
- 一直在处理环境问题
- 处理环境问题容易失败
mamba并未对conda重新实现，而是针对conda做了一些线性加速的步骤
4. 对conda install 改造，使得可以并行下载
5. 增加新功能
mamba
mamba安装
conda install mamba
其他的安装直接使用 mamba 代替 conda 例如：除了 conda activate nerf在之外 都可以替代！！！
mamba install fastqc
查看环境之间的依赖关系
我依赖了谁
mamba repoquery depends -t samtools
谁以来了了我
mamba repoquery whoneeds -t python
2. conda install version
查看有哪些可以安装的版本,不之地你个版本的情况下，安装最新的版本
conda search fastqc
安装指定版本的软件
conda install fastqc==0.11.7
conda多个软件一起安装
conda install -y fastqc niltiqc
安装软件版本升级
conda update fastqc
3. Anaconda 镜像使用帮助
清华大学开源软件镜像站
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。
Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。
TUNA 还提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、msys2、pytorch等，查看完整列表，更多第三方源可以前往校园网联合镜像站查看）的镜像，各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件来使用 TUNA 镜像源。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。
注：由于更新过快难以同步，我们不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite-nightly这三个包。
添加命令
conda config --add
#添加镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
#显示检索路径
conda config --set show_channel_urls yes
#显示镜像通道
conda config --show channels
channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/clouddeepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/
即可添加 Anaconda Python 免费仓库。
运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。
运行 conda create -n myenv numpy 测试一下吧。
4. error deal
【pip】快速解决 pip 下载安装超时问题 (ReadTimeoutError)
pip install catboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
参考blog