Conda 是为 Python 程序创建的一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。
Miniconda 是一个 Anaconda 的轻量级替代，默认只包含了 python 和 conda。本文简单介绍centos7 下conda的安装（miniconda）以及简单使用。
1.conda安装
按照提示进行安装
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wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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添加镜像源（推荐清华大学镜像站）
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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
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2.安装python包
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## 安装包
conda install jupyter
conda install pyreadline
conda install -c conda-forge jupyterlab
# 查看已安装
conda list
# 删除包
conda remove package_name
# 查找
conda search scikit-learn
# 更新
conda update -n myenv scipy
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3. 管理python环境
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# 创建环境
conda create --name $ENVIRONMENT_NAME python
# 切换环境
conda activate $ENVIRONMENT_NAME*
# 返回主环境
source deactivate
# 查看所有环境
conda info --envs
# 导出已有环境
conda env export > environment.yaml
# 从文件中创建环境
conda env create -f environment.yaml
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pip导出以及导入环境参考如下：
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# pip导出安装的库到requirements.txt
pip freeze > requirements.txt
# pip导入requirements.txt中列出的库到系统
pip install -r requirements.txt
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参考
- Anaconda 镜像使用帮助 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
- Command reference https://conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html
UNIVERONE