windows 使用 miniconda 配置 python 虚拟环境
windows 使用 miniconda 配置 python 虚拟环境
0. 前言#
python 虚拟环境的重要性已经无需多言了, 目前所有支持 python 虚拟环境的工具中最好用的应该就是 conda 了, 最重要的一点是可以一键创建不同版本的 python 环境以适应不同的需求.
Anaconda 比较臃肿, 本文使用无 GUI 的 miniconda.
环境:
- win10
- miniconda3-py11-23.5.2-0
1. 安装#
安装前需要确认一下系统及用户的环境变量中不要存在中文, 在 CMD 中直接执行 path 或者 git-bash 中执行 echo $PATH 进行确认, 这个问题当时被折磨疯了, 还给 conda 项目提了 issue.
选好路径直接下一步即可, 没有需要注意的自定义配置项
2. 配置#
2.1 环境变量#
在用户环境变量 PATH 添加如下项, 我的安装路径是 D:\miniconda, 按实际情况修改
D:\software\miniconda
D:\software\miniconda\Scripts
D:\software\miniconda\Library\bin添加完后重启系统, 让系统重新读取一下环境变量
2.2 conda 配置#
miniconda 默认没有 .condarc 配置文件, 需要生成一下
conda config --set show_channel_urls yes.condarc 会生成到用户目录下
$ cat .condarc
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/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/
# 不自动激活 base 环境
auto_activate_base: false
# 虚拟环境存放路径
envs_dirs:
- D:\software\python\envs
# pkg 存放路径
pkgs_dirs:
- D:\software\python\pkgs上述配置文件中主要配置了三项: conda 的清华国内源, 虚拟环境和 pkg 的存储路径
如不配置创建虚拟环境时可能会生成到用户目录下, 导致系统盘臃肿, 建议新建一个目录专门存放
2.3 pip 配置#
系统中直接安装的 python, 其 pip 的配置文件一般存放在用户目录的 .pip/pip.ini, 使用 conda 创建的虚拟环境的 pip 则不同, 可以使用如下命令查看, 这个问题当时也折磨了我很久
$ pip -v config list
For variant 'global', will try loading 'C:\ProgramData\pip\pip.ini'
For variant 'user', will try loading 'C:\Users\lvbibir\pip\pip.ini'
For variant 'user', will try loading 'C:\Users\lvbibir\AppData\Roaming\pip\pip.ini'
For variant 'site', will try loading 'D:\software\miniconda\pip.ini'这里我们使用用户目录存放配置文件, 默认也是没有的
$ cat pip/pip.ini
[global]
timeout = 6000
index-url = http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
proxy=http://127.0.0.1:7890配置 pip 使用国内的清华源, 最后一条 proxy 可以不写, 这个问题是因为我常开代理, pip 默认用 https 访问系统代理, 导致 pip 报错.
2.4 管理虚拟环境#
上述步骤做完后就可以正式使用 conda 创建虚拟环境了
用管理员打开 powershell 使用如下命令初始化 conda
conda init powershell
conda init cmd
conda init bash之后重新打开终端, 创建你的虚拟环境, -n 表示虚拟环境的名字, 不指定 python 版本默认最新
conda create -n py37 python=3.7激活虚拟环境
conda activate py37退出虚拟环境
conda deactivate查看虚拟环境列表
conda env list删除虚拟环境
conda env remove -n py37 --all3. 其他#
conda 最为人诟病的点应该是包管理跟 pip 可能会产生一些冲突, conda 官方给出的最佳方案是
- 全程使用
conda install来安装模块, 实在不行再用pip - 使用 conda 创建完虚拟环境后, 一直用
pip来管理模块 pip 应使用–upgrade-strategy only-if-needed参数运行, 以防止通过 conda 安装的软件包进行不必要的升级. 这是运行 pip 时的默认设置, 不应更改 不要将 pip 与–user参数一起使用，避免所有用户安装
总结一下就是不要来回地用 pip 和 conda.
以上.