利用conda批量安装包

conda activate envName
conda env export > envName.yaml
第二步，将envName.yaml复制到电脑B上。
 第三步，在电脑B上利用envName.yaml创建虚拟环境。
 
conda env create -f envName.yaml的绝对路径 -n envName
整个过程就完成了。不过，如果envName环境中存在一些由pip install安装的包，还需要执行pip下的共享环境。类似地，也是三步。
 第一步，电脑A上保存当前的环境。此处的envName.txt可随意命名。
 
pip freeze > envName.txt
第二步，将envName.txt复制到电脑B上。
 第三步，在电脑B上利用envName.yaml创建虚拟环境。
 
pip install -r envName.txt
任务完成！比conda install a b c d要方便多了。
 
Conda用法简介
pip和conda批量导出、安装组件(requirements.txt)
                    利用conda批量安装包今天做事碰到这么一个需求：我用的IDE是Spyder，包管理工具是conda，并且我已经在电脑A上把代码调通了，需要迁移到新电脑B上运行，怎么样快速配置好环境呢？这里采用的解决方案是共享环境。具体做法如下：第一步，电脑A上保存当前的环境。此处的envName自行替换成相应的虚拟环境名，envName.yaml可随意命名。conda activate envNameconda env export > envName.yaml第二步，将envName.yaml复制到
				
一、安装包与管理包
1、安装一个包conda install package_name
2.安装多个包 conda install package_name1 package_name2 package_name1
3.  安装到指定版本conda install package_name=1.1.0
4. 卸载包 conda remove p_n
5. 更新包 conda update p_n / conda updata --all
6. 搜索包的名称 conda search search_term
				
解决的问题描述
使用jupyter notebook 练习的时候, 常需要在某一特定环境中运行jupyter, 比如想在配置好keras的环境下运行jupyter. 需要将特定环境链接到jupyter模块中, 做法如下:
1、conda activate your_env
2、(your_env)$ pip install ipykernel
3、(your_env)$ python -m ipykernel install –user –name your_env –display-name your_name
这里的your_name是你想在创建jupyter文件时, 选择的环境名称.
查看环境信息： conda info -e
创建一个新环境：conda create --name 环境名
创建环境并添加包：conda create --name 环境名 包名
删除环境：conda env remove --name 环境名
切换环境：conda activate 环境名
[1] 利用pip将当前Python环境中已安装的所有包的包名和版本信息，输出重定向到指定文件中。(通常可以保存到requirements.txt文件中)
#输出已经安装的所有包的包名和版本信息
pip freeze
#将上述结果输出重定向到requirements.txt文件中保存
pip freeze > requirements.txt
[2] 批量安装requireme...
				
Miniconda3-latest-Linux-x86_64  miniconda安装包Miniconda3-latest-Linux-x86_64  miniconda安装包Miniconda3-latest-Linux-x86_64  miniconda安装包Miniconda3-latest-Linux-x86_64  miniconda安装包Miniconda3-latest-Linux-x86_64  miniconda安装包Miniconda3-latest-Linux-x86_64  miniconda安装包Miniconda3-latest-Linux-x86_64  miniconda安装包Miniconda3-latest-Linux-x86_64  miniconda安装包Miniconda3-latest-Linux-x86_64  miniconda安装包Miniconda3-latest-Linux-x86_64  miniconda安装包Miniconda3-latest-Linux-x86_64  miniconda安装包Miniconda3-lates
				
前提：（没有可以换一些国内的镜像源）
 Visual  包，地址：https://support.microsoft.com/en-us/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads
0、安装anaconda 
       下载： https://www.anaconda.com/products/individual  官方
        镜像： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
1. 查看环境
conda env l
				
使用 conda 可以检查并更新安装包。在命令行中输入 "conda update [package name]" 即可更新对应的包。例如，若要更新 numpy 包，则输入 "conda update numpy"。
如果要更新所有包, 你可以输入 "conda update --all"
如果你需要更新conda本身，可以使用 "conda update conda"