使用conda管理python包

使用Python的一定对著名的科学计算集成环境Anaconda（miniconda）并不陌生，而无论是使用Anaconda还是miniconda都必然会用到其包管理器——conda。作为一款管理python安装包的包管理器，其功能要比python自带的pip强大不少。

安装好anaconda时会默认安装conda，以及一些python安装包。然后可以根据个人需要，使用conda安装其余的第三方包，conda会自动解决包之间的依赖关系。在安装第三方包时，由于网络连接原因，连接默认源的速度会很慢，有时会出现连接中断，甚至无法连接的情况。为了提高下载速度，并且顺利安装，在安装好anaconda之后，使用conda包管理器之前，有必要更改conda的默认配置信息，尤其是源的通道。

修改源通道

先执行 conda config --show-sources 查看已有通道信息：

conda的配置信息都存储在 .condarc 文件中（注意： .）：

• windows系统，.condarc 位于 C:\Users\用户名\目录下
• Linux系统，./condarc 位于 /home/用户名/ 目录下

从图中可以看出，除了 defaults 之外，还有一些清华大学的通道以及 r 通道。这些通道都是后来添加的。通过执行以下命令可以添加通道：

添加 anaconda 源通道

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

添加 第三方源通道

# conda-forge 源通道，包含了很多常用的python包
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
# msys2 源通道，可以非常方便的在windows上安装 fortran 编译器等
#  有利于解决一些在 linux下运行，而对 windows 支持不好的包的依赖
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

执行

conda config --set show_channel_urls yes

可以在安装python包时看出包的来源。

除了清华大学设置了 anaconda 的镜像站之外，中国科大，南京大学等国内高校都同步了anaconda的官方库镜像以及一些第三方库镜像。因此，除了清华大学的镜像站可用之外，还有其它镜像站同样可用，可根据需要选择。

注意：

如果你是清华大学的，那么建议你使用清华大学镜像站。因为处于清华大学内网中通过清华镜像站安装python库会比在校外连接快10倍左右。如果你们学校没有同步anaconda镜像站，那么可以根据网络距离选择距离你近的镜像站。当然，你也可以看心情选择。

conda config 命令也有许多可选项，支持信息写入写入操作，可以指定将配置信息写入到哪个文件。比如：

--system 选项，可以将配置信息写入系统路径下的 .condarc 文件，而不是用户目录下的 .condarc 文件中。

安装包

设置好源通道之后就可以安装需要的python包了，比如：

conda install matplotlib

默认情况下，连接源通道之后需要确认是否安装 matplotlib，但有时候不想确认，直接默认安装的话，可以执行以下命令：

conda install --yes matplotlib

也可以安装指定版本号的包

conda install matplotlib=2.0.1

上述安装方式是为默认的python环境安装python相关包，也可以为指定的python环境安装相关包：

conda install -n myenv matplotlib

除此之外，还可以从指定通道安装所需要的包：

conda install -c conda-forge wrf-python

如果有些安装包的连接不稳定的时候，可以将安装包下载到本地，然后通过本地安装：

conda install --use-local 包名

可能因为需要，只想知道执行安装命令之后会发生什么，但是并(闲)不(的)想(无)真(聊)的(玩)安(一)装(玩)，可以指定 --dry-run 参数（嗯，干run）。

conda install --dry-run matplotlib

还可以强制安装，也可以只安装指定的安装包，不安装依赖。更多功能，可以执行：

conda install --help

更新包

更新python包的方式和安装python包的方式类似，只是将 install 改为 update/upgrade，而且支持的可选参数项几乎完全相同。

conda update/upgrade -n myenv matplotlib=2.0.1
conda update/upgrade --yes --use-local matplotlib

删除包

卸载python包的命令形式与安装操作刚好相反，但是大部分可选参数项类似，也提供了一键卸载所有安装包，即整个python环境。

conda remove/uninstall --all

搜索包

如果安装之前不确定是否存在此安装包，或是安装包的名称记不太清了，都可以先搜索一下安装包。

conda search 命令支持python正则表达式输入，可以非常方便的进行搜索。如果搜索字符串中包含 - ，需要通过 -- 将 搜索字符串隔开，比如：

conda search -- -h

搜索结果中包含 * ，则意味着安装到当前环境，如果包含 . ，则意味着不安装，但会在 pkgs 目录进行缓存。

也可以安装平台进行搜索：

conda search --platform linux-64

、支持的平台名如下：

win-32,win-64,osx-64,linux-32,linux-64

除了上述命令之外，还有一些其它命令，但是不经常使用，比如 conda list 列出安装包信息等。