Conda 环境的正确使用姿势

Posted by Yun on Mon, Apr 22, 2019

在我之前的博文 一文了解 conda 与 Python 的关系 中,已经对 Conda 和 Python 的关系作了介绍。

本文主要提供一些使用 Conda 环境的建议。

1. 使用 Anaconda / Miniconda

我个人建议使用 Miniconda,Miniconda 只包含了基本的 Python 解释器和 Conda 环境,轻巧便捷,易于使用。

Anaconda 则在 Miniconda 的基础上,附带了众多 Python 包和附加工具。Anaconda 在科研界是备受欢迎的 Python 解决方案。

相关链接:

2. 使用 Conda env 隔离不同工程

养成良好习惯,Python 工程一定要隔离环境!

无论使用 Python 自带的 venv,还是使用 Conda env,隔离环境是十分必要的。

  • Python venv 创建的虚拟环境,我们一般会手动指定其创建在对应工程内的 venv/
  • Conda create 创建的环境,会在 Conda 安装目录下进行集中管理

2.1 Conda 管理包

安装包:

1conda install package_name

卸载包:

1conda remove package_name

更新包:

1conda update package_name

更新 Conda:

1conda update conda

列出已安装包:

1conda list

2.2 Conda 管理环境

创建 Conda 环境:

1conda create -n $NAME_OF_ENV python=3.6

由于 Conda 管理不同版本的 Python,是把 Python 视为包进行管理的,所以这里指定 Python 版本,相当于指定了初始化 Conda 环境的包

查看 Conda 环境列表:

1conda env list

激活 Conda 环境:

1conda activate $ENV_NAME

退出当前环境:

1conda deactivate

删除 Conda 环境:

1conda env remove -n $ENV_NAME

2.3 实用官方文档

3. Conda 依赖包文件

导出当前已激活的环境配置:

1conda env export > environment.yml

利用 environment.yml 创建环境:

1conda env create -f environment.yml

安装 pip freeze 创建的 requirements.txt

1conda install --yes --file requirements.txt

3.1 关于 Conda 环境的可移植性

实际上,在 Conda 环境中,无论使用 conda env export 还是 pip freeze得到的依赖列表都是不可轻易移植的

Conda 安装包时,不仅会安装命令行指定的包,也会安装各种为了硬件加速、协同的依赖包(包括C++环境),这就导致了在 conda 环境中,靠自动生成的依赖文件并不可轻易移植环境

这既是 Conda 的优势(解决了依赖问题,提升运行速度),也是 Conda 的劣势(由于依赖于平台的非 Python 包牺牲了部分移植性)。

参考链接:

stack overflow - How to share conda environments across platforms

4. Conda 清理

Conda 的各项冗余缓存内容可以通过下述指令清理:

1conda clean <param>

具体清理内容可以通过 -h 参数进行查看。

5. 使用建议

5.1 不要混用 pip 和 conda

pipconda 解决包间依赖问题以及包安装的方式差异很大,混用两者可能会导致各种问题。

建议:要么持续使用 pip(及 venv),要么持续使用 conda

5.2 使用 venv 和 pip 创建开发(编程)环境

大部分(几乎全部)的 Python 包均有跨平台的特性,所以在编程时,使用 Python 自带的 venv 和 pip 可以较为轻松获取到工程所需的依赖包列表。

我的相关博客链接:

5.3 使用 Conda 部署生产(运行)环境

Conda 安装 Python 包时,会附带安装各种用于硬件加速、协同的依赖包,在代码运行上更为快速、友好。使用开发时得到的 requirements.txt 创建 Conda 环境即可(见第三节)。


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