conda常用命令

查看源：conda config --show channels

# conda 换源：

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --set show_channel_urls yes

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# pip 换源:

# linux 平台

在用户目录下新建文件夹~/.pip
```
mkdir ~/.pip
```
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新建或者打开配置文件~/.pip/pip.conf

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

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# windows 平台

在 C 盘用户目录下找到自己用户名，进入目录后，新建.pip文件夹，并在.pip文件夹下新建pip.ocnf，编辑文件：

    [global]
    index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    [install]
    trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

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高版本pip支持命令行配置：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

国内源：

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/

清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

# conda 常用命令

查看相关信息：conda info

当前所有的 conda 环境：conda env list

查看当前环境安装的包：conda list

新建环境：conda create [-n env_name | -p path] [--clone env_name] [-c channel_address] [packages]

激活环境：conda activate my_env

退出环境：conda deactivate

安装依赖：conda install [-n env_name | -p path] [-c channel_address] [packages]

移除依赖：conda remove [-n env_name | -p path] [packages] [--all]

# conda 导出导入依赖表 requirements.txt

# 导出依赖表
conda list -e > requirements.txt
# 根据依赖表安装依赖
conda install --yes --file requirements.txt

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# pip 和 conda 安装依赖表 requirements.txt

不推荐pip freeze > requirements.txt pip freeze 会将当前 PC 环境下所有的安装包都进行生成,再进行安装的时候会全部安装很多没有的包.耗时耗力其实是不可取的。使用pipreqs，这个工具的好处是可以通过对项目目录的扫描，发现使用了哪些库，生成依赖清单。

安装工具：

pip install pipreqs

导出依赖表：

# 导出依赖表
pipreqs ./ --encoding=utf8
# 根据依赖表安装依赖
pip install -r requirements.txt

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上次更新: 2023/12/16, 09:22:46

matplotlib绘制曲线并输出矢量图→