[CONDA] - 上手环境包管理系统 CONDA

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1 概况

Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,可以用于管理 Python 或者 R 语言版本以及依赖包。在 Python 中使用 Conda 管理包和之前介绍的 virtualenv 有着相同而且更强大的功能。使用 Conda 我们可以创建不同的 Python 版本。下面介绍 Conda 的安装和基本使用方法。


我们可以选择安装 Miniconda 或者 Anaconda,这两者的区别在于 Miniconda 只安装了 Conda 核心,而 Anaconda 除此之外还安装了完整的 Anaconda 的发行包,换句话说后者初始安装的包更多,因此安装文件体积也更大。


2 安装 Miniconda

我选择了 Miniconda,在安装时,由于本地安装了 Python 2.7 作为默认版本,所以取消了安装中选择 Anaconda 作为默认版本的 Python,这并不影响,大家可以选择勾选第二项

我们需要从已安装程序列表中找到它才能启动。

3 Conda 的使用

使用包管理系统我们希望它能做到:

  • 不同 Python 版本的安装;
  • 不同需求下开发环境的创建;
  • 管理(搜索、安装、更新、卸载)依赖包;
  • 环境迁移或共享

不同 Python 版本的共存问题和不同需求下开发环境的创建其实是一个述求,在这个环境下能稳定运行我的程序,我们以 用 Scrapy 开发环境配置为例:

创建环境

# 创建一个名为 Spiders 的 Python 2.7 环境
conda create --name Spiders python=2.7

执行后在 Miniconda 安装目录下的 envs 下自动创建 Spiders 环境目录:

同时我们也可以使用下面命令查看当前已经创建的环境列表:

conda info --envs

图中带 * 号的表示当前激活的环境。

激活环境

我们使用下面的命令从当前环境中切换到刚刚创建的 Spiders 中:

activate Spiders

安装依赖包

conda 安装包是可以指定渠道,也就是从 哪个发布者那下载,比如我们需要安装 Scrapy=1.4,需要先到 :: Anaconda Cloud 查看有哪些渠道:



我们在命令行中输入:

conda install -c conda-forge scrapy

其中的 c 表示 channels ,输入命令后经自动按装所有的依赖包,这比 pip 手动安装好多了,不会发生一些莫名奇妙的问题。

当然我们也可以使用如下命令安装,但是有时安装不了必须指定渠道:

conda install scrapy=1.4


关于安装还有这些命令可用:

搜索指定包,看看有哪些版本可以用:

我们可以指定版本或者直接让系统决定安装:


当然也可以添加 --name 参数安装包到指定环境:

conda install --name 环境名 requests

另外使用 pip 渠道安装也是可以的,和原来的一模一样使用。

查看已安装依赖包

安装好后,查看当前环境中已经安装的包

conda list

如果我们想查看未激活环境下已经安装的包可以使用如下命令:

conda list --name 环境名

升级

升级 conda

conda update conda

升级 python

conda update python

升级指定依赖包

conda update scrapy

删除

从指定环境中删除包

conda remove --name 环境名 scrapy

分享环境

导出当前环境已安装包列表到文件

conda env export > environment.yaml

从文件中创建环境

conda env create -f environment.yaml

下图是我在 win 服务器上实测:


退出

deactivate


万事具备要不开个 Scrapy 跑跑分?

scrapy bench



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