Python 环境管理指南：Conda & pip

一、Anaconda 安装与配置

1. 下载安装

通过 清华镜像源 下载合适版本，安装过程一路 Enter + yes 即可。

2. 配置 .bashrc

安装完成后，若终端未显示 (base)，说明 conda 未被激活，需手动配置：

方法一：追加 PATH

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echo 'export PATH="/home/user/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

方法二：创建 .bash_profile（与 .bashrc 同目录）

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if [ -f "$HOME/.bashrc" ]; then
    . "$HOME/.bashrc"
fi

创建后执行 source ~/.bash_profile 使其生效。

3. 换源（配置 .condarc）

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vim ~/.condarc

写入以下内容：

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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/cloud/conda-forge/
  - defaults
show_channel_urls: true

# 可选：公司内网代理配置
proxy_servers:
  http: http://xxxx.com.cn:80
  https: https://xxxx.com.cn:80

查看当前 conda 配置：

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conda config --show

二、Conda 常用命令

操作 命令
新建环境 conda create -n env_name python=3.7
激活环境 conda activate env_name
退出环境 conda deactivate
删除环境 conda remove -n env_name --all
查看环境列表 conda env list
安装包 conda install pkg_name
导出环境 conda env export > env_name.yml
从 yml 新建 conda env create -f env_name.yml

三、pip 换源

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mkdir ~/.pip && vim ~/.pip/pip.conf

写入以下内容：

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[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

[install]
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

换源的必要性：

  • 官方源在国外，下载速度慢
  • 使用公司代理后直接访问官方源可能失败
  • 公司内网环境下需要指向内部镜像

本文参考：Python更换pip源方法过程解析-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

四、搭建 Python 虚拟环境

方式 1：通过 requirements.txt

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conda create -n myenv python=3.10
conda activate myenv
pip install -r requirements.txt

requirements.txt 示例：

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numpy==1.24.0
pandas>=1.5.0
requests
flask==2.3.0

方式 2：通过 environment.yml

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conda env create -f environment.yml

environment.yml 示例：

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name: my_env
channels:
  - pytorch
  - nvidia
  - conda-forge
dependencies:
  - python=3.9
  - pytorch=2.0.*
  - pytorch-cuda=11.8
  - torchvision
  - lightning=2.0.*
  - pip
  - pip:
    - rootutils
    - gdown==5.1.0

方式 3：可编辑安装（Editable Install）

适用于开发阶段将项目本身安装为可导入包，修改源码后立即生效，无需重新安装。

项目结构：

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my_project/
├── __init__.py 
├── aa/
│   ├── __init__.py        ✅ 被识别为包
│   └── util/
│       ├── __init__.py    ✅ 被识别为子包
│       └── box.py
├── bb/
│   └── module2.py         ❌ 无 __init__.py，不会被识别
├── setup.py
└── environment.yml

setup.py 示例：

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from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name="my_package",
    version="0.1.0",
    author="Your Name",
    packages=find_packages(),   # 自动查找所有含 __init__.py 的目录
    install_requires=[
        "numpy>=1.21",
        "opencv-python",
    ],
    entry_points={
        "console_scripts": [
            "mytool=mypkg.cli:main",  # 安装后可用 `mytool` 命令
        ],
    },
    python_requires=">=3.7",
)

执行安装：

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cd my_project/
pip install -e .

被安装的包有['my_project', 'aa', 'aa.util']。安装后，my_package 会以软链接方式注册到当前环境，路径指向源码目录，无需重复安装即可在该环境中全局导入。

验证 find_packages() 识别结果：

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python -c "from setuptools import find_packages; print(find_packages())"

参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98007747