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CentOS搭建：Conda

12/31/2024 Linux

目录

参考：

# CentOS搭建：Conda

# 环境依赖

软件/系统 版本 架构 包名 备注
Linux CentOS7.X x86_64

# 常用命令

# 查看当前所有配置
conda config --show
# 查看当前某项配置
conda config --show <配置项>


# 查看虚拟环境
conda info --envs
# 创建环境并指定环境中的 Python 版本
conda create --name myenv python=3.8
conda create -n name python==3.9
# 选择切换环境
conda activate <env_name>
# 退出环境
conda deactivate
# 删除虚拟环境
conda remove -n <env_name> --all

 
# 安装软件 
conda install <soft_name>
# 安装特定版本软件
conda install <soft_name>=<soft_version>
# 更新软件
conda update <soft_name>
# 搜索出软件可用版本
conda search <soft_name>
 
# 删除所有的安装包及cache(索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包)
conda clean -y --all
# 删除pip的缓存
rm -rf ~/.cache/pip
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# 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，主要用于科学计算、数据分析和机器学习领域。可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。可以轻松地创建、保存、加载和切换环境

# conda的作用

conda是一个辅助工具，由于其自带python版本，可主要用来进行python包管理、环境管理，在功能上可以看作是pip 和 vitualenv 的组合，同时也可以对常用的生信软件进行安装、卸载。比如，创建不同的环境work、test，可以方便在不同集群环境中安装、卸载、升级、降级、不同的软件版本。例如把python3 、python2分别安装在work、test虚拟环境下，这样就可以在集群中使用不同版本的软件，即使它们两者之间无法同时存在、或相互冲突。

# conda解决的问题

  • 包管理：Conda 允许用户创建和管理多个独立的环境，每个环境可以有自己的软件包集合和版本，从而使得不同项目之间的依赖关系隔离开来，避免了版本冲突和不一致性的问题。
  • 环境管理：每个环境可以有自己的软件包集合和版本，从而使得不同项目之间的依赖关系隔离开来，避免了版本冲突和不一致性的问题。

# conda发行的版本

目前，conda的发行版本分为anaconda、miniconda两种，安装了ananconda或miniconda，就默认安装了conda。

  • anaconda 是一个包含了许多常用库的集合版本。

​ anaconda 官网：https://www.anaconda.com/download

  • miniconda 是精简版本（只包含conda、pip、zlib、python 以及它们所需的包），剩余的通过 conda install command 命令自行安装即可。

​ miniconda 官网：https://conda.io/miniconda.html

# Conda的安装

# conda下载

下载地址：https://repo.anaconda.com/archive/index.html

# 根据需要下载版本，这里下载的是 Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
wget -c https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
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# conda安装

# 安装
bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
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  • enter：继续

671924ea298ad451141e2288cc40ffac

  • q：退出查看协议

e14fc722eabc6a857da3554a2fa73dd6

  • yes：接受协议

d0b7451e341f0f6b4353d978a039acd7

  • 自定义安装目录：/soft/anaconda

3e69a3605a2828a078e06d402090eee0

  • yes：自动初始化 Anaconda（no自己配置）

4264f1be9175a5c0505d6e03afd40ac1

  • 安装成功：关闭并重新打开终端窗口，或输入source ~/.bashrc命令以刷新终端。

cb466e4db0d74d47bf63c6dbbe0dd3d4

# 刷新环境变量
source ~/.bashrc
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  • 检查安装
# 版本
conda -V
# 列出conda环境的所用工具包
conda list
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# conda配置

  • 配置环境变量

    • 全局级配置文件

      # 编辑
vi /etc/profile.d/conda.sh
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      添加以下内容：

      export PATH=/soft/anaconda3/bin:$PATH
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      刷新环境变量

      # 生效
source /etc/profile.d/conda.sh
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    • 用户级配置文件

      # 编辑
vi ~/.bashrc
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      在文末添加以下内容：

      export PATH=/soft/anaconda3/bin:$PATH
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      刷新环境变量

      # 生效
source ~/.bashrc
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  • 禁止默认进入base环境：控制是否在每次打开shell时激活base环境

# 默认情况下，设置基本环境处于激活状态
conda config --set auto_activate_base True
# 默认情况下，设置基本环境处于禁用状态
conda config --set auto_activate_base False
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注意：只有在首先运行了conda-init的情况下，上述命令才有效, conda-init 在4.6.12及更高版本中可用

  • 设置显示安装来源：从channel中安装包时显示channel的url，这样就可以知道包的安装来源了
# 设置显示安装来源
conda config --set show_channel_urls yes
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  • 配置安装镜像源

    • 命令方式配置镜像源

      # 查看配置的镜像源
conda config --show channels
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      # 添加清华镜像源
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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
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      # 移除镜像源
conda config --remove channels <channel_name>
# 恢复默认的channels设置
conda config --remove-key channels
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    • 文件方式配置镜像源

      conda 的配置文件通常位于用户目录下的 .condarc 文件中。可以使用文本编辑器打开这个文件来查看和编辑配置。

      # 编辑
vi ~/.condarc
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      # 添加
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/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/
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上次更新时间: 11/13/2024, 8:26:38 AM

CentOS搭建：DataX-WEB