commands-conda documentation

If you have used pip and virtualenv in the past, you can use conda to perform all of the same operations. Pip is a package manager and virtualenv is an environment manager. conda is both.

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Task	Conda package and environment manager command	Pip package manager command	Virtualenv environment manager command
Install a package	conda install $PACKAGE_NAME	pip install $PACKAGE_NAME	X
Update a package	conda update --name $ENVIRONMENT_NAME $PACKAGE_NAME	pip install --upgrade $PACKAGE_NAME	X
Update package manager	conda update conda	Linux/macOS: pip install -U pip Win: python -m pip install -U pip	X
Uninstall a package	conda remove --name $ENVIRONMENT_NAME $PACKAGE_NAME	pip uninstall $PACKAGE_NAME	X
Create an environment	conda create --name $ENVIRONMENT_NAME python	X	cd $ENV_BASE_DIR; virtualenv $ENVIRONMENT_NAME
Activate an environment	conda activate $ENVIRONMENT_NAME*	X	source $ENV_BASE_DIR/$ENVIRONMENT_NAME/bin/activate
Deactivate an environment	conda deactivate	X	deactivate
Search available packages	conda search $SEARCH_TERM	pip search $SEARCH_TERM	X
Install package from specific source	conda install --channel $URL $PACKAGE_NAME	pip install --index-url $URL $PACKAGE_NAME	X
List installed packages	conda list --name $ENVIRONMENT_NAME	pip list	X
Create requirements file	conda list --export	pip freeze	X
List all environments	conda info --envs	X	Install virtualenv wrapper, then lsvirtualenv
Install other package manager	conda install pip	pip install conda	X
Install Python	conda install python=x.x	X	X
Update Python	conda update python*	X	X

conda&pip 

一定一定养成多看官网documentation的习惯！！ 

conda documentation:

Conda Documentation — conda 25.3.1 documentation

pip documentation:

pip documentation v25.0.1

	conda	pip
主要用途	跨平台的环境和包管理（支持非Python包）	Python 包安装和管理
语言支持	支持多种语言(python,C++,R等)	仅限 Python
默认渠道	Anaconda仓库（defaults）	PyPI (Python Package Index)
其他渠道	conda-forge、bioconda等	可指定其他索引（如私有仓库）
安装速度	较慢（依赖解析复杂）	较快（轻量级）
环境隔离	内置（conda create -n env_name）	依赖 venv 或 virtualenv
创建环境	conda create -n my_env python=3.8	python -m venv my_env + pip install
导出环境	conda env export > environment.yaml	pip freeze > requirements.txt

1，conda和pip都支持多种操作系统(Linux,maxOS,Windows)

2，conda安装的python和系统的python的区别？ 

在Linux或macOS系统中 ：

（1）系统Python通常由系统包管理器安装，路径为/usr/bin/python3或 /usr/local/bin/python3，属于系统级环境，修改或删除可能影响系统工具。

（2）Conda Python安装在conda环境目录下（如~/miniconda3/envs/my_env/bin/python）。完全独立于系统Python，每个conda环境有独立的Python和库，避免冲突。

 Windows系统默认不预装Python，除非主动安装或通过某些工具。

3，conda channel默认是defaults,但默认软件包不太全，所以可以选择使用conda-forge

conda-forge is a community effort that provides conda packages for a wide range of software.

conda-forge documentation:

A brief introduction | conda-forge | community-driven packaging for conda

4，安装包的时候使用pip还是conda？

在安装Python包时，pip和conda可以混用，但需要谨慎操作，以避免环境冲突

混用的潜在风险

• 依赖冲突：
  Conda和pip的依赖解析机制不同，混用可能导致：

  • 同一包被重复安装（不同版本）。

  • 依赖树不一致，引发运行时错误。

• 环境破坏：
  某些包在Conda中是特制的（如mkl优化的NumPy），用pip覆盖后可能导致性能下降或崩溃。

• 难以复现：
  混合安装会使环境难以通过conda list或pip freeze完整记录

使用建议：

• 优先使用Conda：尤其是科学计算包（如NumPy、Pandas），Conda通常会提供预编译的优化版本
• 仅在必要时用pip：当包不在Conda仓库中（如某些小众库），再用pip

如果混用后出现问题：
首先检查冲突：

conda list
pip list

查看是否有同一包的多个版本。
然后重新安装：
用Conda重新安装被pip修改的核心包：

conda install --force-reinstall numpy

5，在使用pip和conda命令时，经常用到的镜像源是怎么回事？

•  在使用 pip install package -i 镜像源 时，镜像源是第三方服务器对 PyPI（Python Package Index）的完整或部分拷贝，通常位于地理位置更近或网络条件更好的服务器上，避免直接从官方 PyPI（可能位于国外）下载导致的网络延迟。
• -i 或 --index-url 参数显式指定 pip 使用的包索引地址（即镜像源 URL）
• Conda 同样支持使用镜像源，如：

  conda install numpy -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

   -c 参数指定包的来源通道（镜像源地址）

• Conda 会按 channels 列表顺序搜索包，可以将镜像源通道放在首位

#查看当前通道顺序
conda config --show channels

'''
输出可能是：
channels:
  - defaults
  - conda-forge'''

# 修改通道顺序（将镜像源置顶）

# 清空现有通道
conda config --remove-key channels

# 按优先级顺序添加（镜像源优先）
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels conda-forge  # 其他通道

#验证通道顺序
conda config --show channels

'''channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - conda-forge
  - defaults'''

pip&pip3

pip 和 pip3 都是 Python 的包管理工具，用于安装和管理第三方库。它们的区别主要与 Python 的版本相关：

1. Python 版本对应关系

• pip：通常关联到系统默认的 Python 版本。如果系统默认是 Python 2，pip 会安装 Python 2 的包；如果默认是 Python 3，则安装 Python 3 的包。

• pip3：明确指定用于 Python 3，无论系统默认版本是什么，它只会安装 Python 3 的包。

2. 使用场景

• 在 Python 2 和 Python 3 共存的系统中：

  • pip 可能指向 Python 2（取决于系统配置）。

  • pip3 明确指向 Python 3。

• 在 只有 Python 3 的系统中：

  • pip 和 pip3 通常是等价的（都指向 Python 3）。

3. 现代系统的实际情况

• 自 2020 年 Python 2 官方支持终止后，大多数系统已不再预装 Python 2。此时 pip 和 pip3 通常指向相同的 Python 3 环境。

• 通过 python -m pip 或 python3 -m pip 可以更精确地指定 Python 解释器对应的 pip。