Anaconda使用教程

章峰
发布日期 Oct 21, 2021 最近更新于 May 13, 2022 4 分钟阅读时长 语言, workflow, conda
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Anaconda使用教程

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anaconda 官网教程

一、什么是Anaconda？

1. 简介

Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。

Anaconda可以创建不同的虚拟环境，以实现环境间的隔离，这样在不同环境中可以使用软件或依赖库的不同版本，避免不同版本间的冲突。

2. 特点

Anaconda具有如下特点：

  • 开源
  • 安装过程简单
  • 高性能使用Python和R语言
  • 免费的社区支持
  • 适用于多平台：Windows, macOS, Linux

如果日常工作或学习并不必要使用1,000多个库，那么可以考虑安装Miniconda，这里不过多介绍Miniconda的安装及使用。

二、安装及镜像

1. 下载Anaconda

Anaconda官网下载地址： https://www.anaconda.com/products/individual#linux
Anaconda中国镜像下载： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
miniconda下载地址： https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#latest-miniconda-installer-links

2. 安装Anaconda

bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh  
# specify a different location below  
>>> /home/zhangfeng/bin/anaconda3

注意指定安装目录时，不能进行修改。如果有错字，使用删除键也不行。

3. 设置镜像

显示镜像：conda config --show-source

默认有以下载通道：

channels:
  - conda-forge
  - bioconda
  - r
  - defaults
show_channel_urls: true

即从国外的服务器下载不同软件包。- r表示通过r通道下载软件，即指从 https://conda.anaconda.org/r/网站下载
conda-forge是指从 https://conda.anaconda.org/conda-forge/网站下载

默认下载网址为Anaconda的官方服务器，安装包时下载速度很慢，所以设置国内镜像很重要。清华大学的TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，我们将其加入conda的配置即可，即修改~/.condarc文件内容。conda会从.condarc中下载通道按顺序搜索软件包。
defaults ：默认下载通道。如果不指定通道则从defaults通道下载。
channel_alias：修改指向defaults的网址，我们可以用 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/镜像代替。

修改后的.condarc文件：

channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
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/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  - conda-forge
  - bioconda
  - defaults
ssl_verify: true
show_channel_urls: true
channel_priority: disabled

conda-forge和bioconda通道里的软件包比较新，推荐使用。

4. 安装软件包注意事项

安装一个包不成功的话，可能的原因有：

  1. 在本平台（windows）上没有这个包，或没有相应的硬件支持。
  2. 有依赖的包没有安装，可以网上查询一下可能的依赖包，先安装这个依赖包。
  3. 如果之前安装好的，但由于其它软件的变动，可能导致无法使用。可以先卸载后再重新安装。
  4. 有些包在conda和pip中的版本是不兼容的，因此应该尽量用conda来安装。如果在conda中没有这个版本，再用pip来安装。

三、conda常用命令

常用命令

conda create -n learn python=3  // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(最新版本)
conda activate learn //激活learn环境
conda env list // 列出conda管理的所有环境
conda list // 列出当前环境的所有包
conda search --full-name <package_full_name> //搜索包
conda install requests //安装requests包
conda install -n root conda=4.6 // 将conda降回原来版本
conda remove requests //卸载requets包
conda remove -n learn --all // 删除learn环境及下属所有包
conda update requests 更新requests包
conda env export > environment.yaml  // 导出当前环境的包信息
conda env create -f environment.yaml  // 用配置文件创建新的虚拟环境

1. 验证conda已被安装

conda --version

终端上将会以 conda 版本号的形式显示当前安装conda的版本号。如： conda 3.11.0

2. 更新conda至最新版本

conda update anaconda #更新anaconda  
conda update conda
conda update --all #更新所有包

执行命令后，conda将会对版本进行比较并列出可以升级的版本。同时，也会告知用户其他相关包也会升级到相应版本。当较新的版本可以用于升级时，终端会显示 Proceed ([y]/n)? ，此时输入 y 即可进行升级。

3. 查看conda帮助信息

conda --help
conda -h

4. 卸载conda

rm -rf ~/anaconda3

直接删除Anaconda的安装目录即可。

5. 配置

anaconda默认会开机启动，为了避免这种情况，我们需要在~/.condarc文件中进行设置。

conda config --set auto_activate_base false

6. 路径及重命名

conda env list #可列出conda管理的所有环境

conda不能对环境进行重命名，如果直接将环境所在目录重命名的话：

mv /home/zhangfeng/bin/anaconda3/envs/test /home/zhangfeng/bin/anaconda3/envs/test1 #

使用软件会报错，因为会用到以前的test下的库。只能删除这个环境，重新建一个新环境。

四、管理环境

1. 创建新环境

conda create --name <env_name> <package_names>
  • <env_name> 即创建的环境名。建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”。
  • <package_names> 即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”。
  • 如果要安装指定的版本号，则只需要在包名后面以 = 和版本号的形式执行。如： conda create --name python2 python=2.7 ，即创建一个名为“python2”的环境，环境中安装版本为2.7的python。
  • 如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在 <package_names> 后以空格隔开，添加多个包名即可。如： conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas ，即创建一个名为“python3”的环境，环境中安装版本为3.5的python，同时也安装了numpy和pandas。
  • –name 同样可以替换为 -n 。
  • 默认情况下，新创建的环境将会被保存在 /Users/<user_name>/anaconda3/env 目录下，其中<user_name> 为当前用户的用户名。

2. 切换环境

conda activate <env_name>
  • 如果创建环境后安装Python时没有指定Python的版本，那么将会安装与Anaconda版本相同的Python版本，即如果安装Anaconda第2版，则会自动安装Python 2.x；如果安装Anaconda第3版，则会自动安装Python 3.x。
  • 当成功切换环境之后，在该行行首将以“(env_name)”或“[env_name]”开头。其中，“env_name”为切换到的环境名。如：在执行conda activate python2，即切换至名为“python2”的环境，则行首将会以(python2)开头。

3. 退出环境

source deactivate
  • 当执行退出当前环境后，原本行首以“(env_name)”或“[env_name]”开头的字符将不再显示。

4. 显示已创建环境

conda info --envs
conda info -e
conda env list

结果中星号“*”所在行即为当前所在环境。Linux系统中默认创建的环境名为“base”。

5. 复制环境

conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>
  • <copied_env_name>即为被复制/克隆环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。
  • <new_env_name>即为复制之后新环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。
  • conda create --name py2 --clone python2，即为克隆名为“python2”的环境，克隆后的新环境名为“py2”。此时，环境中将同时存在“python2”和“py2”环境，且两个环境的配置相同。

6. 删除环境

conda remove --name <env_name> --all
  • <env_name> 为被删除环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。

五、管理软件包

1. 查找可供安装的包版本

1.1 精确查找

conda search --full-name <package_full_name>
  • –full-name 为精确查找的参数。
  • <package_full_name>是被查找包的全名。包名两边不加尖括号“<>”。
  • 例如： conda search --full-name python 即查找全名为“python”的包有哪些版本可供安装。

1.2 模糊查找

conda search <text>
  • 是查找含有此字段的包名。此字段两边不加尖括号“<>”。
  • 例如： conda search py 即查找含有“py”字段的包，有哪些版本可供安装。

2. 获取当前环境中已安装的包信息

conda list

执行上述命令后将在终端显示当前环境已安装包的包名及其版本号。

3. 安装包

3.1 在指定环境中安装包

conda install --name <env_name> <package_name>
  • <env_name> 即将包安装的指定环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。
  • <package_name> 即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。
  • 例如： conda install --name python2 pandas 即在名为“python2”的环境中安装pandas包。

3.2 在当前环境中安装包

conda install <package_name>
  • <package_name> 即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。
  • 执行命令后在当前环境中安装包。如conda install gdal=2.4.3

3.3 使用pip安装包

pip3 install see

当使用 conda install 无法进行安装时，可以使用pip进行安装。例如：see包。

pip 用法：

  • 安裝：pip install PackageName
  • 更新：pip install -U PackageName
  • 移除：pip uninstall PackageName
  • 搜索：pip search PackageName
  • 帮助：pip help
  • 从github安装: pip install git+https://github.com/jkbr/httpie.git

3.4 从http://Anaconda.org安装包

当使用 conda install 无法进行安装时，可以考虑从 http://Anaconda.org 中获取安装包的命令，并进行安装。

  1. 在浏览器中输入： http://anaconda.org
  2. 在SEARCH PACKAGES搜索框中输入要安装的包名，然后点击右边“放大镜”标志进行检索。
  3. 搜索结果中有数以千计的包可供选择，此时点击“Downloads”可根据下载量进行排序，最上面的为下载最多的包。
  4. 选择满足需求的包或下载量最多的包，点击包名。
  5. “To install this package with conda run one of the following:”下方有安装命令，选择其中一个并粘贴在终端中执行。
  6. 完成安装。

4. 卸载软件包

4.1 卸载其它环境中的包

conda remove --name <env_name> <package_name>
  • <env_name> 即卸载包所在指定环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。
  • <package_name>即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。
  • 例如：conda remove --name python2 pandas 即卸载名为“python2”中的pandas包。

4.2 卸载当前环境中的包

conda remove <package_name>
  • <package_name>即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。
  • 执行命令后即在当前环境中卸载指定包。
  • 例如： conda remove pandas 即在当前环境中卸载pandas包。

5. 更新包

5.1 更新所有包

conda update --all
conda upgrade --all

建议：在安装Anaconda之后执行上述命令更新Anaconda中的所有包至最新版本，便于使用。

5.2 更新指定包

conda update <package_name>
conda upgrade <package_name>
  • <package_name>为指定更新的包名。包名两边不加尖括号“<>”。
  • 更新多个指定包，则包名以空格隔开，向后排列。
  • 如： conda update pandas numpy matplotlib 即更新pandas、numpy、matplotlib包。

六、debug

  • conda install 一直在Solving environment卡死
  1. 可能是通道的原因，换一个通道 conda update conda -c conda-forge试试.
  2. 删除安装缓存。conda info找到缓存地址，在package cache行。然后进行删除：
rm /home/disk2/xs/anaconda3/pkgs
rm /home/disk2/xs/.conda/pkgs

七、案例

创建R环境并安装R软件及R包

conda create -n R # 创建一个R的环境
conda activate R #激活R环境
conda install -c conda-forge r-base #不能同时加 r-essentials，会导致环境冲突
conda update -c conda-forge r-base # 如果没有安装最新版本，用此命令尝试更新
conda install -c conda-forge r-packagename #安装r包
  • 注意R包的名称前要加r-，如需要安装ggplot2，命令为conda install -c conda-forge r-ggplot2
  • 有些r包有时就是安装不了。这时候可以直接进入R命令行，直接在R里面装。

创建rnaseq环境

conda create -n rnaseq python=3
conda install -c bioconda fastqc multiqc trim-galore 
conda install -c bioconda samtools stringtie STAR

# 验证相关软件是否安装
fastqc --version
multiqc --version
trim_galore --version
samtools --version
stringtie --version
STAR --version
生信 anaconda conda r-base RNA-seq
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