Conda的安装,加速配置详见:清华大学开源站
使用conda可以在电脑上创建很多套相互隔离的Python环境,命令如下:
# 语法 conda create --name <env_name> python=<version> [package_name1] [package_name2] [...] # 样例 创建一个名为PaddleOCR的环境,python版本为3.7 conda create --name PaddleOCR python=3.7
前面说到Conda可以创建多套相互隔离的Python环境,使用conda activate env_name
可以切换不同的环境。
# 语法 conda activate env_name # 样例 切换到PaddleOCR环境 conda activate PaddleOCR
如果要退出此环境,回到基础环境 可以使用如下命令
# 退出当前环境 conda deactivate
当电脑上安装了很多台Conda环境的时候,可以使用conda env list
命令查看所有已创建的Conda环境。
# 查看当前电脑上所有的conda环境 conda env list
如果某个环境不需要了,可以使用conda remove
命令移除环境,语法如下:
# 语法 conda remove --name <env_name> --all # 样例 conda remove --name PaddleOCR --all
如果只是想删除环境里的某个依赖,可以使用如下命令
# 语法 conda remove --name <env_name> <package_name> # 样例 conda remove --name PaddleOCR requests
使用conda list
命令可以查看当前环境已经安装了哪些依赖包。
# 查看当前conda环境安装的所有依赖包 conda list
如果要安装新的依赖包,可以使用conda install lib
安装新的依赖包。
# 语法 conda install lib # 样例 conda install requests
如果要将Conda环境迁移,可以使用conda list --explicit > /path/env.txt
命令一次性将环境内的包导出。
# 语法&样例 conda list --explicit > /opt/env.txt
导入:
# 语法&样例 conda install --file /opt/env.txt
安装Conda后,每次打开终端都会有一个(base)
这是因为默认进入了conda的base环境,设置不自动进入conda的base环境命令如下:
conda config --set auto_activate_base false