在矩池云中保存Conda环境
Conda 是著名的包管理器和虚拟环境管理器。
在配置完项目环境,并编写和测试代码后,您可能希望将其移至另一台计算机。
Conda 提供了多种保存和移动环境的方法。
Clone
在本地,conda 可以方便地创建环境的快照或者备份:
conda create --name snapshot --clone myenv
Spec List
如果需要在具有 相同操作系统 的计算机之间复制环境,则可以生成 spec list。
生成 spec list 文件:
conda list --explicit > spec-list.txt
重现环境:
conda create --name python-course --file spec-list.txt
Environment.yml
也可以使用 -export 选项生成一个 environment.yml 文件,以在 不同的平台和操作系统之间 复现项目环境。 spec list 文件和 environment.yml 文件之间的区别在于: environment.yml 文件不针对特定操作系统,并且使用YAML格式。 environment.yml 仅列出了软件包名称,由 conda 基于软件包的名称构建环境。 另一个区别是 -export 还包括使用pip安装的软件包,而 spec list 则没有。
导出 environment.yml 文件:
conda env export > environment.yml
注意:如果当前路径已经有了 environment.yml 文件,conda 会重写这个文件
重现环境:
conda env create -f environment.yml
Conda Pack
Conda-pack 是一个命令行工具,用于打包 conda 环境,其中包括该环境中安装的软件包的所有二进制文件。 当您想在有限或没有网络访问的系统中重现环境时,此功能很有用。上面的方法均从其各自的存储库下载软件包以创建环境。而此方法不需要。注意,conda-pack 指定平台和操作系统,目标计算机必须具有与源计算机相同的平台和操作系统。
要安装 conda-pack,请确保您位于 root 或 base 环境中,以便 conda-pack 在子环境中可用。Conda-pack 可通过 conda-forge 或者 PyPI 安装。
conda-forge:
conda install -c conda-forge conda-pack
PyPI:
pip install conda-pack
打包一个环境:
# Pack environment my_env into my_env.tar.gz
conda pack -n my_env# Pack environment my_env into out_name.tar.gz
conda pack -n my_env -o out_name.tar.gz# Pack environment located at an explicit path into my_env.tar.gz
conda pack -p /explicit/path/to/my_env
重现环境:
# Unpack environment into directory `my_env`
mkdir -p my_env
tar -xzf my_env.tar.gz -C my_env# Use Python without activating or fixing the prefixes. Most Python
# libraries will work fine, but things that require prefix cleanups
# will fail.
./my_env/bin/python# Activate the environment. This adds `my_env/bin` to your path
source my_env/bin/activate# Run Python from in the environment
(my_env) $ python# Cleanup prefixes from in the active environment.
# Note that this command can also be run without activating the environment
# as long as some version of Python is already installed on the machine.
(my_env) $ conda-unpack
Summary
Conda 提供了多种复制项目环境的方法。 创建环境的克隆可以提供定制的基本环境或该环境的快照。spec list 和 conda-pack 可创建特定于平台和操作系统的环境副本。 其中 spec list 使用网络来下载环境中特定的软件包,而 conda-pack 可以打包包括软件包二进制文件在内的整个环境,这在带宽不足或没有网络的情况下很有用。 Conda导出 environment.yml 的方式非常适合在不同平台和操作系统之间重新创建环境。
更多参考官方文档
https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#create-env-from-file
https://conda.github.io/conda-pack/
https://www.anaconda.com/blog/moving-conda-environments
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