pip与conda简述

1、pip与conda包管理器

pip 是最为广泛使用的 Python 包管理器，可以帮助我们获得最新的 Python 包并进行管理。常用命令如下：

pip install [package-name]              # 安装名为[package-name]的包
pip install [package-name]==X.X         # 安装名为[package-name]的包并指定版本X.X
pip install [package-name] --proxy=代理服务器IP:端口号         # 使用代理服务器安装
pip install [package-name] --upgrade    # 更新名为[package-name]的包
pip uninstall [package-name]            # 删除名为[package-name]的包
pip list                                # 列出当前环境下已安装的所有包
           

conda 包管理器是 Anaconda 自带的包管理器，可以帮助我们在 conda 环境下轻松地安装各种包。相较于 pip 而言，conda 的通用性更强（不仅是 Python 包，其他包如 CUDA Toolkit 和 cuDNN 也可以安装），但 conda 源的版本更新往往较慢。常用命令如下：

conda install [package-name]        # 安装名为[package-name]的包
conda install [package-name]=X.X    # 安装名为[package-name]的包并指定版本X.X
conda update [package-name]         # 更新名为[package-name]的包
conda remove [package-name]         # 删除名为[package-name]的包
conda list                          # 列出当前环境下已安装的所有包
conda search [package-name]         # 列出名为[package-name]的包在conda源中的所有可用版本
           

conda 中配置代理：在用户目录下的 .condarc 文件中添加以下内容：

proxy_servers:
    http: http://代理服务器IP:端口号
           

2、conda虚拟环境

在 Python 开发中，很多时候我们希望每个应用有一个独立的 Python 环境（比如应用 1 需要用到 TensorFlow 1.X，而应用 2 使用 TensorFlow 2.0）。这时，Conda 虚拟环境即可为一个应用创建一套 “隔离” 的 Python 运行环境。使用 Python 的包管理器 conda 即可轻松地创建 Conda 虚拟环境。常用命令如下：

conda create --name [env-name]      # 建立名为[env-name]的Conda虚拟环境
conda activate [env-name]           # 进入名为[env-name]的Conda虚拟环境
conda deactivate                    # 退出当前的Conda虚拟环境
conda env remove --name [env-name]  # 删除名为[env-name]的Conda虚拟环境
conda env list                      # 列出所有Conda虚拟环境