conda和pip区别，安装package包，虚拟环境

- 0. 准备工作
- 1. conda和pip区别
- - 1.0 安装方式
  - - 1.0.0 依赖数据库
    - 1.0.1 安装范围
    - 1.0.2 各自优势
    - 1.0.3 安装方式优先级
  - 1.1 conda
  - 1.2 pip
  - 1.3 其他
  - - 1.3.1 关于`conda install -c conda-forge package_name`中的`-c`
- 2. 使用pip安装包
- - 2.0 为什么安装包
  - 2.1 查看已安装包列表
  - 2.2 安装
  - 2.3 卸载
  - 2.4 其他
- 3. 虚拟环境
- - 3.0 为什么创建envs
  - 3.1 查看环境列表
  - 3.2 安装（eg：pytorch）
  - 3.3卸载
  - 3.4 查看虚拟环境安装地址
  - 3.5 pycharm中导入虚拟环境
  - 3.6 jupyter notebook中导入虚拟环境
  - 3.7 虚拟环境没有安装在自定义路径
- 4. jupyter
- - 4.1 jupyter notebook[默认工作目录](https://www.bilibili.com/video/BV1pL4y157DV)设置
  - 4.2 jupyter notebook安装目录插件

0. 准备工作

说在前面：我一般都是在 Anaconda Prompt操作
查看python版本，输入python -V

1. conda和pip区别

1.0 安装方式

1.0.0 依赖数据库

conda install：依赖于 anaconda 数据库https://www.anaconda.com/和 bioconda 数据库https://bioconda.github.io/
pip install：依赖于 PyPI 数据库 https://pypi.org/
git clone：是克隆 github 项目 https://github.com/
源码包：主要来源于 PyPI 数据库

1.0.1 安装范围

conda install 的安装范围不仅仅局限于 python package，也就是除了安装 python package，还能安装通用 linux 软件，gcc 库等。但 conda install 所能安装的 python package 数量要远远少于 pip install。如果通过 conda install 安装 package，可以先在 anaconda 数据库检索 conda 是否提供该包的安装。
conda install packagename
pip install：绝大多数的 python package 都可以通过 pip install packagename 命令直接安装。当然是否报错就需要另当别论。
pip install packagename
git clone：严格来说 git clone 并不是一种安装方式，只不过是将 package 从 github 上克隆下来，然后利用 pip install 进行安装，和2存在交叉。前边说了绝大多数的 python package 都可以通过 pip install packagename 命令直接安装，那么就还用一小部分 python package 是无法直接安装的。某些 package 只存在于 github 数据库中而没有上传到 PyPI 数据库，这时就需要先将 package 从 github 克隆到本地，然后通过 pip install . 命令安装

git clone link_to_packagename
cd packagename
pip install .

源码安装：这种方式一般是走投无路才会选择的安装方式，缺失依赖包会直接报错，然后根据报错手动安装所有的依赖包
python setup.py install

1.0.2 各自优势

conda install package：强大的安装方式，能够自动解决依赖包/依赖软件的安装（不仅仅只是 python package，还有其他的软件）
pip install package：基本支持所有的 python package 的直接安装，同时安装依赖包。某些只存在 github 数据库的 package 也是先克隆到本地，然后用 pip install 安装
源码安装是最后的选择

1.0.3 安装方式优先级

conda install package 和 pip install package 这两种方式优先使用哪一种都没关系，但需要考虑 package 调用顺序优先级以及避免重复安装，优先使用哪种就要一直保持，不能这次安装 package A 用 conda install 方式，下次安装 package B 用 pip install，如果经常这样安装 package 在以后调用的时候很可能报错。
个人经验 pip install package > conda install package > pip install git_clone > 源码安装

1.1 conda

[简介]

conda是一个通用的包管理器，什么语言的包都可以用其进行管理，自然也就包括Python。
在安装Anaconda或者Miniconda时，会对conda进行一同安装。
Anaconda作为Python的发行版，相当于在Python的基础上自带了常用第三方库。
Miniconda相当于是一个conda环境的安装程序，只包含了conda及其依赖项，减少一些不需要的第三方库的安装，所以占用的空间很小。

conda安装

在Anaconda中，无论在哪个环境下，通过conda install xxx的方式安装的库都会放在Anaconda的pkgs目录F:\APP\install\Anaconda\pkgs下.
python环境中的库：F:\APP\install\Anaconda\lib\site-packages，其他环境中的库：F:\APP\install\Anaconda\envs\环境名\Lib\site-packages
好处：当在python环境中已经下载好了库a，在pytorch环境中还需要库a时。可以将python环境F:\APP\install\Anaconda\lib\site-packages中的库a 复制到 pytorch环境中F:\APP\install\Anaconda\envs\环境名\Lib\site-packages。（这个过程相当于通过pip install xxx进行了安装，而不用重复下载。）

conda卸载

通过conda uninstall xxx删除环境A中的库a时，删除的只是环境AF:\APP\install\Anaconda\envs\环境A\Lib\site-packages中的库a。效果和pip uninstall xxx一样。
如果再次在环境B中通过conda install xxx下载库a，依旧通过将pkgs目录F:\APP\install\Anaconda\pkgs下的库a复制到当前环境BF:\APP\install\Anaconda\envs\环境B\Lib\site-packages）中。
清空pkgsF:\APP\install\Anaconda\pkgs中的已下载库，conda clean -h

1.2 pip

简介

pip也是一个包管理器，并且是Python官方认可的包管理器。
pip的含义是Pip Installs Packages。
经常用于安装在Python包索引上发布的包。因此，在通过conda list命令查看当前环境下已安装的包时，通过pip的源是pypi。（Python包索引：PyPI, Python Package Index https://pypi.python.org/pypi）

pip安装

查看pip下载安装位置：打开命令行输入 python -m site ，一般默认是在C盘下
修改pip install 默认安装位置：

查看pip下载安装位置：打开命令行输入 python -m site ，一般默认是在C盘下
查看一个示例，输入pip show 包名。eg：pip show allennlp，确认实在C盘中。

输入python -m site -help 查找配置文件。（PS：base系统环境和虚拟环境的路径不一样，需要分别输入python -m site -help ，分别修改对应的site.py）

打开F:\APP\install\Anaconda\Lib\site.py文件，修改site.py文件下图红框中的内容。
USER_SITE改为：F:\APP\install\Anaconda\Lib\site-packages
USER_BASE改为：F:\APP\install\Anaconda\Scripts

修改后，如下图：

将原路径中下载的包，移动到对应的新路径：①C:\Users\23622\AppData\Roaming\Python\Python39\Scripts—>F:\APP\install\Anaconda\Scripts
②C:\Users\23622\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages—>F:\APP\install\Anaconda\Lib\site-packages
测试，再次输入pip show allennlp，位置已经改为：F:\APP\install\Anaconda\Lib\site-packages

pip卸载

pip是在特定的环境中安装库，所以卸载库也一样，通过pip uninstall xxx就可以卸载特定环境F:\APP\install\Anaconda\envs\特定环境名\Lib\site-packages中的库。

1.3 其他

1.3.1 关于`conda install -c conda-forge package_name`中的`-c`

-c 即 -channel
通道是Navigator和conda查找包的位置，具有相同名称的（source）包可能存在于多个通道上。
如果希望从默认通道（anaconda）以外的其他通道安装，则指定要使用哪个通道。
语法：conda install -c channel_name package_name。
eg：如果要安装torch，对应通道有：下图对应网址

eg：输入通道conda-forge可以查看包含的package。下图对应的网址。

2. 使用pip安装包

可以通过conda和pip安装，这里使用pip

2.0 为什么安装包

在一个文件夹中安装所有必需的软件包，以便我可以将它移动到另一台计算机上，并且只安装CPython来运行我的程序（我不想在此计算机上安装任何软件包）
参考

2.1 查看已安装包列表

pip list

2.2 安装

参考

一般
pip install 包名
安装特定版本（eg，diangoV1.15）
pip install django==1.1.5 (在python中，=代表赋值，==代表等于)

2.3 卸载

详细版本

pip list，查看包
查看包（eg，django）的详细信息
pip show django
删除
pip uninstall django—>y
不需要输入y 的删除
pip uninstall -y django
删除特定用户的包
pip uninstall --用户名 django

2.4 其他

显示可升级的包
pip list -o
下载包而不安装
pip install 包名 -d 目录 或 pip install -d 目录 -r requirements.txt
导出python环境
pip freeze > requestment.txt
获取到当前环境下的所有安装包的版本，有助于以后布置别台电脑，可以避免bug，从而导入跟现在一样的环境。
从导出的python环境中安装所需要的包
pip install –r requestment.txt
卸载导出的python环境中的包
pip uninstall –r requestment.txt
更换国内pypi镜像（推荐临时使用这些源）
pip install 包名 -i http://pypi.v2ex.com/simple
阿里：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple
中国科学技术大学：http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
更换清华源镜像（永久更改）

查看python版本： python
查看pip版本是否需要升级： pip -V
升级pip（版本<10时）： pip install pip -U
如果升级不了，那么直接使用清华源来升级pip：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip -U
配置默认镜像站：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. 虚拟环境

可以通过conda和pip安装，这是用的是conda。

3.0 为什么创建envs

所有的项目的库都放到一个地方容易混乱，而且比较冗余，毕竟不是所有的项目都需要那么多的库
因为工作以后都是分工协作的，这个项目能在你电脑上运行，但是到了别人那如果没有安装相应的库就无法运行，所以需要大家能够在库上进行同步
不同的项目对同一个库版本要求不一样，如果A项目要求一个库的版本低，B项目的要求同一个库版本高，运行B项目升级了这个库覆盖前一个版本，就会导致A项目无法运行

3.1 查看环境列表

conda env list或者conda info --envs

3.2 安装（eg：pytorch）

输入：conda create -n pytorch python=3.6
conda create -n 环境名 python=python版本
输入：y，同意安装包
安装成功，conda activate pytorch激活pytorch虚拟环境，pip list查看该虚拟环境下的包
退出虚拟环境deactivate

3.3卸载

输入：conda env remove --name 环境名

3.4 查看虚拟环境安装地址

输入：conda config --show
查看envs_dirs，一般第一个路径是默认路径。
目录F:\APP\install\Anaconda\envs

3.5 pycharm中导入虚拟环境

打开pycharm—>file—>settings—>project: Pycharm project—>python Interpreter
没有点击show All—>点击 +
点击Conda Environment—>选择Exist environment—>选择虚拟环境所在目录F:\APP\install\Anaconda\envs里找到python.exe。
一直OK，保存设置。

3.6 jupyter notebook中导入虚拟环境

先激活想要添加的虚拟环境
pip list：查看虚拟环境列表
conda activate d2l：激活虚拟环境d2l
输入pip install ipykernel ipython
输入ipython kernel install --user --name d2l
出现：Installed kernelspec d2l in C:\Users\Sir\AppData\Roaming\jupyter\kernels\d2l
表示安装成功。
打开Jupyter notebook，会看到原本只有Python3的地方，多了一个虚拟环境d2l
删除已经成功添加的虚拟环境d2l：
先激活想要添加的虚拟环境，conda activate d2l：激活虚拟环境d2l
输入jupyter kernelspec remove pytorch1.6—>输入y，表示同意删除。
打开Jupyter notebook，会发现没有虚拟环境d2l

3.7 虚拟环境没有安装在自定义路径

正确情况：应该为anaconda自定义安装的路径。

错误情况：安装在C盘（如下图）

解决办法：

查看conda 信息
输入conda info 或 conda config --show，查看envs_dirs，确实默认在C盘：
解决方法尝试
尝试1：输入下面的修改路径（出错）

conda config --add envs_dirs newdir # 增加环境路径
conda config --remove envs_dirs newdir  # 删除环境路径

最终解决方法：
添加环境位置
找到.condarc文件：C:\Users\用户名\.condarc。通过记事本打开，并添加

envs_dirs:
  - F:\APP\install\Anaconda\envs #新的环境保存位置

保存后，再次试一下创建环境，此时环境位置是指定的位置。

输入conda config --show确认：

解决办法-参考

4. jupyter

4.1 jupyter notebook默认工作目录设置

打开C:\Users\23622\.jupyter，找到
找到c.NotebookApp.notebook_dir
将#删除，在' '中填入确定修改后的地址F:\APP\data\Jupyter
更改快捷方式的属性，路径为C:\Users\23622\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Anaconda3 (64-bit)，

目标(T)：将.py后的内容删除。
起始位置(S)：更改为F:\APP\data\Jupyter

4.2 jupyter notebook安装目录插件

安装

# 1.安装nbextensions插件
pip install jupyter_contrib_nbextensions
# 2.安装 javascript and css files
pip install jupyter_contrib_nbextensions
# 3.安装configurator
pip install jupyter_nbextensions_configurator

效果
启动 Jupyter Notebook–>点击nbextension–>选择Table of Contents ⑵。

打开文件–>点击如下图所示图标
卸载

pip uninstall jupyter_contrib_nbextensions
pip uninstall jupyter_nbextensions_configurator

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