Conda系列:
无法使用conda install
的包可以从Anaconda.org获取,这是一个用于公共和私人包存储库的包管理服务。Anaconda.org是Anaconda的产品,就像Anaconda和Miniconda一样。
要从 Anaconda.org 安装软件包,请执行以下操作:
bottleneck
的包,请键入 在名为“搜索包”的左上角框中。conda install
安装命令来安装这个包。在你的终端窗口中运行:conda install -c pandas bottleneck
此命令指示 conda 安装瓶颈包 来自 Anaconda.org 上的 Pandas 频道。
5. 若要检查包是否已安装,请在终端窗口中运行:
conda list
此时将显示包列表,包括bottleneck
。
Note注意
有关从多个渠道安装软件包的信息,请参阅管理渠道。
如果 conda 或 Anaconda.org 不提供软件包,您可以 通过 conda-forge
或其他包管理器查找并安装包比如pip
。
Pip包并不具备conda包的所有功能,我们建议首先尝试使用conda安装任何包。如果conda无法获取该包,可以尝试在conda-forge中找到并安装它。
如果您仍然无法安装这个软件包,您可以尝试使用pip进行安装。pip和conda软件包之间的差异会导致在兼容性方面存在一定的限制,但conda会尽力与pip保持兼容。
Note注意
pip 和 conda 都包含在 Anaconda 和 Miniconda 中,因此您不会 需要单独安装它们。
Conda 环境取代了 virtualenv,因此无需激活 virtualenv,然后再使用 pip。
可以将 pip 安装在 conda 环境之外或内部 conda 环境。
为了获得conda集成的好处,请确保在当前激活的conda环境中安装pip,然后使用该pip实例安装软件包。命令conda list
显示以这种方式安装的软件包,带有一个标签,显示它们是使用pip安装的。
您可以使用命令conda install pip
在当前的conda环境中安装pip,如在在环境中使用pip中所讨论的那样。
如果在当前内部和外部都安装了 pip 实例 conda 环境,安装在当前 conda 中的 pip 实例 环境。
要安装非 conda 包,请执行以下操作:
1 . 激活要放置程序的环境:
conda activate myenv
。pip install see
conda list
如果没有显示包,请按照“在环境中使用pip”中描述的方式安装pip,然后再尝试这些命令。
安装 IOPro 等商业软件包与 安装任何其他软件包。在终端窗口中,运行:
conda install --name myenv iopro
此命令安装 Anaconda 的免费试用版之一 的商业软件包名为 IOPro,可以加快 Python 处理。除学术用途外,此免费试用版 30 天后过期。
要查找哪些包依赖于 您的环境中,没有一个特定的 conda 命令。 它需要一系列步骤:
conda search package_name --info
conda info
查找包依赖项。默认情况下,Anaconda/Miniconda
将软件包存储在 ~/anaconda/pkgs/
中(在 macOS Catalina 上为 ~/opt/pkgs/
)。 每个包都有一个 index.json
文件,其中列出了包的依赖项。 此文件位于 ~anaconda/pkgs/package_name/info/index.json
中。
现在,您可以找到哪些包依赖于特定包。使用 grep
搜索所有 index.json
文件 如下:
grep package_name ~/anaconda/pkgs/*/info/index.json
结果将是包含package_name
的任何内容的完整包路径和版本。
例:
grep numpy ~/anaconda3/pkgs/*/info/index.json
上述命令的输出:
/Users/testuser/anaconda3/pkgs/anaconda-4.3.0-np111py36_0/info/index.json: numpy 1.11.3 py36_0
/Users/testuser/anaconda3/pkgs/anaconda-4.3.0-np111py36_0/info/index.json: numpydoc 0.6.0 py36_0
/Users/testuser/anaconda3/pkgs/anaconda-4.3.0-np111py36_0/info/index.json: numpy 1.11.3 py36_0
请注意,这也返回了“numpydoc”,因为它包含字符串“numpy”。获得更具体的结果 设置您可以添加and
。
https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-pkgs.html