Linux環境管理神器-Anaconda

  正所謂，工慾善其事必先利其器，一個好的工具能夠極大地提高工作效率，今天就來介紹一下Linux環境管理神器-Anaconda。
  也是一樣，首先來說你爲什麼需要它。老師佈置了個任務，你趕忙在網上找代碼，欣喜地發現GitHub上有類似的代碼，趕忙下載下來，下載來了發現，這貨用的Python 2.7，而你係統上裝的是Python 3.6，不能用啊，不過你一想，先跑通了再說，於是卸載了系統上的Python 3.6，裝上Python 2.7，寄希望於下載來的代碼能賜予你神祕的魔力，很可惜，這個代碼Work不了，你試了很久也沒辦法，只能再次去GitHub上尋找精神支柱。突然你又發現了荒漠中的泉水，找到了另一份代碼，但是呢，這份代碼是用Python 3.6寫的，你恨自己剛卸載了這個版本的Python，沒辦法，再重新來一遍唄，這時，你突然想起曾經一個高人跟你說過一個工具，叫Anaconda，當時你瞧不上，表示打死也不用。但是萬事逃不過真香定律，你現在又回來百度了一波，然後湊巧發現了這篇文章。
  言歸正傳，Anaconda是一個Linux下的環境管理神器，解決的就是上面的問題，不同的代碼需要不同的環境，避免了重複環境裝卸的問題。網上關於Anaconda的博客也算是挺多的，但是吧，都不齊活，我根據自己的學習經驗，將相關內容進行歸納概括。

Anaconda官網

  首先放上Anaconda官網，畢竟官網的內容是最靠譜的，更新也是最及時的，拿捏不準的東西看看官網，https://www.anaconda.com/。

Anaconda下載及安裝

  在官網提供了下載鏈接，用戶可以根據自己的系統進行下載安裝。就在https://www.anaconda.com/products/individual這個頁面的最下方，然後上傳到服務器端，利用sh命令就可以安裝，當然也可以利用wget命令進行安裝包下載。這裏要說另一個軟件，Miniconda，這個軟件差不多算是Anaconda的瘦身版吧，對於一般用戶而言，兩者沒有太大的差別，在使用上也是基本類似的，我一般就用Miniconda。https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html，這個呢，就是Miniconda的網頁。
  在安裝完成的時候，會問你是否要將啓動指令寫入到.bashrc裏面，一般都會選擇yes，要是no的話，還得自己再進行配置，比較麻煩。

Anaconda的基本使用

  安裝完Anaconda之後，就可以進行使用了，下面介紹一些基本操作和指令。關於Conda的所有內容，官網上都有，而且非常詳細，這裏只是給大家做一個參考。
  所謂授人以魚不如授人以漁，下面這一條最重要。

# 查詢conda命令
conda -h
conda --help

  通過這個指令可以看到所有的conda指令，比如有conda create這個指令，然後繼續輸入conda create -h就可以看到可以跟在後面的參數了。這裏的話，-h和--help作用是一樣的。
  首先來看一下Conda的版本號，這個指令就是：

# 查看當前conda版本
conda --version
conda -V

  首先先來查看一下當前有啥conda環境。

# 查看所有的conda環境
conda env list
conda info --envs

  在沒有自行安裝其他的conda環境的時候，默認會有一個base環境，也就是輸入以上命令，會出現以下的界面。上面兩個指令的含義是一樣的，只要記住一個就行了。

  這裏的*表示，這個是當前處於激活狀態的環境。每次進入conda的時候，默認就是進入了base環境。

# 新建conda環境
conda create -n enviroment

  只有一個環境，那肯定不行啊，所以就利用上面的指令新建環境。比如conda create -n pytorch就是建立了一個名爲pytorch的環境。建完環境之後，再輸入conda env list就可以看到剛纔建的那個環境了，那怎麼進到這個環境裏面呢。

# 進入conda環境
conda activate enviroment

  上述指令就是用來進入這個虛擬環境的，例如conda activate pytorch就進入了名爲pytorch的虛擬環境中了。當你進入這個環境的時候，命令行最左側顯示的就是當前所在的環境名稱。

  有進入，那肯定有退出了，退出conda環境的指令是：

# 退出conda環境
conda deactivate

  在進入這個環境的時候，會默認裝一些必要的包，那這個環境裏裝了什麼包呢。

# 查看環境中所裝的包
conda list

  然後安裝包的話，指令是：

# 安裝包
conda install pkgs[==version]

  你可以指定所安裝軟件包的版本號，如果不指定的話，就默認安裝最新版本。例如需要安裝python，則指令爲conda install python，指定版本的方式就是conda install python==2.7，當然，其實在一開始創建環境的時候就可以指定python版本，具體指令爲：

# 新建包含Python的conda環境
conda create -n enviroment python==2.7

  以上這些內容呢，就基本上是屬於Anaconda的基本操作了，下面就要講一些稍微複雜的了。

鏡像源添加

  都知道，如果是外網的話，網速不保證，下載文件實在是太難了，所以呢，就有鏡像源這麼個東西，別人先幫你把東西下好，放在國內網站上，那肯定下起來就比從國外下方便多了，一般最常用的就是清華鏡像源。https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/這個是清華鏡像源的地址，裏面介紹了使用方法，直接打開.condarc文件，然後修改裏面的內容就可以了，將裏面的內容修改爲以下內容：

# 清華鏡像源.condarc文件修改
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_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
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

  將文件內容進行更改後，輸入conda clean -i，該指令的作用是清除索引緩存，當然實際上不輸入也會更新。

Conda環境的克隆、複製、移植

  假如說我現在已經建了一個名爲env_one的環境，然後我想創建一個一模一樣的，再把中間一個包升級到最新版本，如果我再重新這麼建一遍新環境的話，就很麻煩，所以這時候就用到Conda的克隆功能，指令如下：

# 依據就環境克隆一個新環境
conda create -n new_enviroment --clone old_enviroment

  以上指令呢，就是將old_enviroment克隆到了new_enviroment中，你輸入conda env list就可以看到old_enviroment和new_enviroment，然後你在new_enviroment裏面瞎折騰都沒關係，反正不會影響old_enviroment。

# 刪除環境
conda remove -n enviroment --all

  上面這個命令呢，就是刪除名爲enviroment的環境了。
  假如說你要把這個代碼發到網上，你想要別人很快能夠復原你的代碼，這時候你可以上傳你的環境，那怎麼導出這個環境呢。

# 導出環境
conda env export > environment.yml

  執行完上面的指令後，就會在當前目錄下生成一個名爲enviroment.yml的文件，用記事本打開，可以看到裏面的內容大概是這樣的。

# environment.yml內容
name: pytorch
channels:
  - defaults
dependencies:
  - atomicwrites=1.3.0=py37_1
  - attrs=19.3.0=py_0
  - blas=1.0=mkl
  - ca-certificates=2020.1.1=0
  - certifi=2020.4.5.1=py37_0
  - cffi=1.12.1=py37h2e261b9_0
  - cudatoolkit=9.0=h13b8566_0
  - cudnn=7.3.1=cuda9.0_0
  - importlib_metadata=0.23=py37_0
  - intel-openmp=2019.1=144
  - libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
  - libffi=3.3=he6710b0_1
  - libgcc-ng=8.2.0=hdf63c60_1
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libstdcxx-ng=8.2.0=hdf63c60_1
  - mkl=2019.1=144
  - pip:
    - cycler==0.10.0
    - kiwisolver==1.0.1
    - matplotlib==3.0.3
    - opencv-python==3.4.2.17
prefix: /home/lijianquan/miniconda2/envs/pytorch

  這裏面就包含了你當前環境下所有的軟件包， 可以看到這下面有pip，意思就是你在當前的環境下也是可以用pip的。
  當用戶下載了你的代碼之後，又拿到了這個yml文件，就可以利用這個yml文件快速準確地復原環境了，指令如下：

# 根據yml文件創建環境
conda env create -f environment.yml

  那假如現在你的師弟，一個跟你用着同樣的服務器，只不過是不同的用戶名的人，也是用着同一個版本的Conda，問你要環境，你可以把enviroment.yml文件給他讓他再重新安裝，但這樣慢啊，你們都用着同一個服務器，同一個版本的Conda，那有什麼簡單的方法呢，這裏介紹兩個。

利用文件夾複製進行環境拷貝

  首先第一個，不知道算不算歪門邪道，反正是自己搗鼓出來的，咱們看一下conda安裝文件夾下的envs，這下面的文件夾就是咱們有的環境的名稱，所以直接把整個文件夾複製到你師弟那兒不就行了嘛，這麼一試，果然可行，指令如下：

# 將環境文件夾拷貝到另一個用戶下
scp -r /envs/[environment] username@[IP]:[address]/envs

  這裏用到scp指令，就是用在服務器之間傳送文件的，只要知道對方賬號的IP、賬號以及密碼就可以進行文件傳送了，這裏需要用到服務器IP，那如果是同一個服務器呢，就不需要IP了，之間用localhost就行。關於scp這個指令這裏不過多解釋，有興趣的各位可以自行百度。

利用conda pack進行環境拷貝

  這第二種方法呢，就需要藉助額外的打包工具，conda pack，這個打包工具必須安裝在base下才能打包其他的環境。以下的兩種安裝方式任選其一就行。

# 利用conda進行conda-pack包安裝
conda install -c conda-forge conda-pack
# 利用pip進行conda-pack包安裝
pip install conda-pack

  安裝完成之後呢，就可以進行環境打包了，指令如下：

# 打包環境，生成environment.tar.gz
conda pack -n enviroment
# 打包環境，生成defined_name.tar.gz
conda pack -n my_env -o defined_name.tar.gz
# 打包環境，使生成的environment.tar.gz置於[path]下
conda pack -p [path]

  然後打包的環境怎麼安裝呢，首先要在conda安裝目錄下的envs文件夾下新建一個文件夾，這個文件夾的名稱就是環境的名稱，即在[path of conda]/envs/下，然後用以下指令可以實現：

# 定位到conda下的envs文件夾下
cd envs
# 新建用於環境的
mkdir enviroment
# 將打包的環境重新恢復
tar -xzf enviromen.tar.gz -C enviroment

  打包有什麼好處呢，就是方便移植，尤其是對於無法連接外網的服務器，這一點就非常重要了。
  還有一點發現，直接通過scp過來的環境，就無法再使用下面的conda pack進行打包了，所以還是老老實實用conda pack進行環境打包比較好。
  兩種方法，前一種方法怎麼說呢，比較歪門邪道，後面的就是正式的辦法，還有就是base這個環境比較特殊，不能被打包，所以一般就不要去用這個環境，讓它保持它純潔的一面就行。

Conda安裝本地文件

  我們前面講到，關於使用清華鏡像源的問題，爲什麼要使用清華鏡像源呢，就是因爲服務器不穩定唄。所以也有一個問題，那就是清華鏡像源也不穩定，所以就需要手動去下載，然後再手動安裝本地文件。https://anaconda.org/這個是Anaconda包下載的地方，利用搜索框進行搜索，然後下載到服務器端。那有人會說，我是通過ssh，在Windows系統上連接到服務器端啊，這種怎麼操作呢，提示一下用scp指令，過多的就不介紹了。

  下載完了之後，通過以下語句就可以進行軟件包的安裝了，下載下來的軟件包，名字後綴是.tar.bz2。

# 安裝本地軟件包
conda install --use-local package.tar.bz2

總結

關於Anaconda的介紹暫時就這麼多，爲了便於大家查閱相關指令，我對主要指令進行了彙總

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