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# 一.简单介绍

# 1.什么是 conda

Conda 是一个流行的开源软件包管理系统和环境管理系统。它可以用于在不同的操作系统上安装、管理和卸载软件包，以及创建和管理多个虚拟环境。

Conda 最初是为 Python 编程语言而开发的，但是它也可以用于其他编程语言和应用程序。

Conda 的优点之一是它可以自动解决依赖关系，这意味着它可以自动安装和配置软件包所需的其他软件包。Conda 还支持多个操作系统和平台，包括 Windows、Linux 和 macOS 等。

# 2.conda 与 python

Conda 和 Python 是两个不同的东西，但是它们之间有很强的关联性。

Python 是一种流行的编程语言，而 Conda 是一个软件包管理系统和环境管理

# 3.下载地址

镜像站 (opens new window)

下载地址 (opens new window)

image-20230531002619539

# 4.卸载安装目录

rm -rf /Users/qinyingjie/miniconda3
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# 5.删除配置信息

vim  ~/.zshrc
# 删除miniconda3
source ~/.zshrc
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# 二.Mac 安装 conda

# 1.执行脚本

  • mac 默认是 arm 架构
  • 下载后执行 sh 文件,进行安装,需要输入密码
sudo sh Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh
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# 2.安装目录

默认安装目录

# 目录
/Users/qinyingjie/miniconda3

# 执行权限
sudo chmod -R 777 /Users/qinyingjie/miniconda3
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# 3.修改配置

# 查看系统当前的所有环境变量
echo $PATH

# 设置miniconda3
echo 'export PATH="/Users/qinyingjie/miniconda3/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc

# 使配置生效
source ~/.zshrc
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# 4.设置环境

# 验证版本
conda --version

# 当前安装的 Conda 环境
conda env list
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# 5.虚拟环境

# 创建虚拟环境
conda create -n belle-dingtalk-bot python=3.11.0

# 激活虚拟环境
conda activate myenv

# 退出虚拟环境
conda deactivate
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# 三.Linux 安装

# 1.移动文件

scp  /Users/qinyingjie/Documents/software/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh root@47.104.164.9:/data/software
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# 2.执行脚本

下载后执行 sh 文件,进行安装

# 3.linux 配置

source /root/miniconda3/bin/activate

conda init

echo 'export PATH=/root/miniconda3/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'source /root/miniconda3/bin/activate' >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc
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# 四.window 安装 conda

# 1.下载地址

清华镜像站 (opens new window)

下载地址 (opens new window)

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官网下载地址 (opens new window)

# 2.执行安装

  1. 傻瓜式一直点点点
  2. 在安装窗口中，你可以选择安装的选项。首先，确保勾选了“Add Miniconda3 to my PATH environment variable”（将 Miniconda3 添加到我的 PATH 环境变量）。这一步非常重要，因为它会允许你在命令行中直接运行 conda 命令。

# 3.配置环境变量

  1. 找到 “系统变量” 里的 path，点编辑
  2. 击新建，分别添加以下路径: 这里路径大家选择自己存放的路径，我的是 F 盘：

image-20240520094028819

# 4.验证

conda info
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# 5.可能报错

可能在 vscode、powershell 等软件中打开终端时会出现无法启动 conda 的情况，报错信息一般为“无法加载文件 C:\Users\server\Documents\windowsPowerShell\profile.ps1…”，如下图：

image-20240520094253136

解决方法是以管理员身份启动 powershell，然后在其中执行 set-ExecutionPolicy RemoteSigned，并输入 Y，如图：

image-20240520094309804

# 6.创建新环境

由于每个项目所需要的库和其版本都不一样，在根目录下运行项目的复杂性会大很多，这是很多人会选择使用虚拟环境。即：假设做项目 A，用的包版本要是 PyQt5='5.5.1'和 sklearn='0.22.1' ，做项目 B 必须用包版本是 PyQt5='5.6.1'和 sklearn='0.23.1'，拿就要把 PyQt5 5.5.1 和 sklearn0.22.1 卸载了并安装 PyQt5 5.6.1'和 sklearn0.23.1，但是这样换做类似项目 1 的包版本要求又得把以前的卸载了，这样来来去去很麻烦，所以不如创建虚拟环境 A 装 PyQt5 5.5.1 和 sklearn0.22.1，虚拟环境 B 装 PyQt5 5.6.1'和 sklearn0.23.1，做项目 A 就用虚拟环境 A，项目 B 用虚拟环境 B，互不干扰方便性提高了很多。

Collecting package metadata (current_repodata.json): failed

解决方案:

#产看配置
conda config --show-sources

#删除此文件
删除.condarc文件
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# 五.conda 命令

# 1.查看环境

# 查看环境
conda info --envs

# 查看环境
conda env list
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# 2.创建环境

# 创建环境3.11
conda create -n flex-flow python=3.11.0

# 激活环境
conda activate flex-flow

# 删除环境
conda remove --name flex-flow  --all
conda remove --name flex-flow111  --all
conda remove --name flex-flow-123  --all

# 退出环境
conda deactivate
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# 3.设置镜像源

清华源:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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# 4.切换 python 版本

# 安装python版本
conda install python==3.10
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# 六.pip 命令

# 1.site 查看包的信息

python -m site
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sys.path = [

'/Users/qinyingjie/Documents/python-workspace/test_common', '/Users/qinyingjie/miniconda3/envs/test_common/lib/python311.zip', '/Users/qinyingjie/miniconda3/envs/test_common/lib/python3.11', '/Users/qinyingjie/miniconda3/envs/test_common/lib/python3.11/lib-dynload', '/Users/qinyingjie/miniconda3/envs/test_common/lib/python3.11/site-packages', ] USER_BASE: '/Users/qinyingjie/.local' (exists) USER_SITE: '/Users/qinyingjie/.local/lib/python3.11/site-packages' (doesn't exist) ENABLE_USER_SITE: True

# 2.查看虚拟环境的大小

# 查看虚拟环境的信息
python -m site

# 查看包大小
du -sh /Users/qinyingjie/miniconda3/envs/test_common_01/lib/python3.10/site-packages
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int:   git config pull.rebase false  # merge
hint:   git config pull.rebase true   # rebase
hint:   git config pull.ff only       # fast-forward only
hint:
hint: You can replace "git config" with "git config --glo
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# 3.展示依赖包信息

pip show langchain
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# 4.清空所有包

# 清空所有包
pip freeze | xargs pip uninstall -y

# 如果有自定义的依赖包
pip freeze | grep -v "@" | xargs pip uninstall -y
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# 5.批量安装包

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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# 6.conda 和 pip 对比

# 显示虚拟环境安装的包
conda list

# 显示虚拟环境安装的包,并筛选
conda list | grep <keyword>

# 显示pip安装的包
pip list

# 显示pip安装的包,并筛选
pip list | grep uvicorn

pip list | grep test_common
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# 7.打包

安装打包命令:

pip install build
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/Users/qinyingjie/Library/Application\ Support/pypoetry/venv/bin/poetry --version

rm -rf /Users/qinyingjie/Library/Application\ Support/pypoetry/venv/bin/poetry
rm -rf  /Users/qinyingjie/Library/Application\ Support/pypoetry/venv/lib/python3.11/site-packages/poetry
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上次更新: 11/8/2024, 3:27:06 PM

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