Conda
conda¶
Anaconda和Miniconda都是针对数据科学和机器学习领域的Python发行版本，它们包含了许多常用的数据科学包和工具，使得安装和管理这些包变得更加简单。
解决了几个痛点：
- 不同python环境的切换(类似VirtualEnv)
- 高效的包管理工具(类似pip,特别是在Windows上好用)
anaconda¶
Anaconda是一个全功能的Python发行版本，由Anaconda, Inc.（前称Continuum Analytics）提供。
- 它包含了Python解释器以及大量常用的数据科学、机器学习和科学计算的第三方库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy等。
- Anaconda还包含一个名为Conda的包管理器，用于安装、更新和管理这些库及其依赖项。
- Anaconda发行版通常较大(500MB)，因为它预装了许多常用的包，适用于不希望从头开始搭建环境的用户。
Miniconda¶
Miniconda是Anaconda的轻量级版本(50MB)，它也由Anaconda, Inc.提供。
- 与Anaconda不同，Miniconda只包含了Python解释器和Conda包管理器，没有预装任何其他包。这意味着用户可以根据自己的需求手动选择要安装的包，从而实现一个精简而高度定制化的Python环境。
- 对于希望从零开始构建数据科学环境或需要更细粒度控制的用户，Miniconda是一个很好的选择。
Install miniconda¶
According to the official website,
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# choose local path to install, maybe ~/.local
# init = yes, will auto modified the .zshrc to add the miniconda to PATH
# If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup,
# set the auto_activate_base parameter to false:
conda config --set auto_activate_base false
you need to close all terminal(all windows in one section including all split windows), and reopen a terminal will take effect;
Python on windows¶
创建虚拟环境¶
使用以下命令创建一个名为"myenv"的虚拟环境（您可以将"myenv"替换为您喜欢的环境名称）：
激活环境¶
环境包的生成和使用¶
pyproject.toml¶
$ pip install .
ERROR: Directory '.' is not installable. Neither 'setup.py' nor 'pyproject.toml' found.
在conda命令无效时使用pip命令来代替¶
while read requirement; do conda install --yes $requirement || pip install $requirement; done < requirements.txt
The double pipe (“||”) is a control operator that represents the logical OR operation. It is used to execute a command or series of commands only if the previous command or pipeline has failed or has returned a non-zero status code.
保存和复制conda环境的配置¶
复制(fork)已有的环境¶
conda create -n 新环境名称 --clone 原环境名称 --copy
需要进一步的研究学习¶
暂无
遇到的问题¶
暂无