MacOS 安装Miniconda-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了MacOS 安装Miniconda。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

工具介绍

Anaconda 和 Miniconda 是两种不同的 Python 环境管理工具，它们的主要区别在于安装和包管理的方式以及默认的包集成。

Anaconda

完整发行版：Anaconda 是一个完整的 Python 数据科学和机器学习发行版。它包含了大量的数据科学工具、库和包，如NumPy、Pandas、SciPy、scikit-learn、Jupyter等，以及一些可视化工具。
大型安装包：Anaconda 安装包相对较大，因为它包含了许多预安装的数据科学库和工具。
包管理器：Anaconda 使用 Conda 包管理器，可以轻松管理 Python 环境和包，以及解决包依赖关系。
默认环境：Anaconda 默认创建一个名为 “base” 的 Python 环境，其中包含了大多数常用的数据科学工具。

Miniconda(推荐使用，工具库按需下载，减少冗余)

轻量级发行版：Miniconda 是 Anaconda 的精简版本。它的安装包比 Anaconda 小得多，因为它只包含最基本的组件，包括 Python 和 Conda 包管理器。
自定义环境：Miniconda 允许用户根据自己的需求自定义安装数据科学工具和库。你可以从头开始构建自己的 Python 环境，只安装你需要的包。
灵活性：Miniconda 提供了更大的灵活性，因为你可以根据项目的需要创建不同的虚拟环境，并根据需求安装和管理包。

Miniconda安装步骤

启动终端terminal
创建miniconda3系统目录
```
mkdir -p ~/miniconda3
```

下载miniconda3最新版本安装脚本

curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh -o ~/miniconda3/miniconda.sh

执行miniconda3安装脚本

bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3

清理垃圾
```
rm -rf ~/miniconda3/miniconda.sh
```
初始化miniconda3环境配置
```
~/miniconda3/bin/conda init bash
```
测试miniconda3安装成功
```
conda --version
```
如果看到类似版本信息，说明安装成功
```
conda 23.7.4
```
如果提示conda命令不存在，手动配置环境变量
- 在~/.bashrc文件中设置环境变量
```
vim ~/.bashrc
```
- 添加如下内容
```
export PATH=~/miniconda3/bin:$PATH
```
- ESC wq 保存退出，重新加载~/.bashrc文件
```
source ~/.bashrc
```
- 重新测试miniconda3安装成功文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-845686.html
```
conda --version
```

常用工具库安装

conda install jupyter
conda install matplotlib
conda install scipy
conda install joblib
conda install numpy
conda install pandas
conda install pytables
conda install seaborn
conda install scikit-learn
conda install imbalanced-learn
conda install pymysql
conda install sqlalchemy

Miniconda常用命令

创建环境：创建一个新的Python环境. (MiniConda安装成功后，默认创建一个base环境。需要额外的隔离环境，执行命令创建类似命名"custom_env" 环境，如果需要使用指定Python版本，需要添加"python=version")
```
conda create --name {custom_env} python=3.8
```
激活环境：激活或切换一个已创建的环境以在其中工作
```
conda activate {custom_env}
```
退出环境：退出当前激活的环境
```
conda deactivate
```
查看已创建的环境列表：列出所有已创建的conda环境
```
conda env list
```
安装包：在激活的环境中安装Python包
```
conda install {package_name}
```
卸载包：从激活的环境中卸载Python包
```
conda remove {package_name}
```
查看已安装的包：查看当前环境中已安装的Python包列表
```
conda list
```
更新conda：更新conda包管理器本身
```
conda update conda
```
更新环境：更新当前环境中的所有包
```
conda update --all
```
创建环境配置文件：将当前环境的包列表导出到一个配置文件中
```
conda list --export > {environment.yml}
```
使用环境配置文件创建环境：根据环境配置文件创建一个新的环境
```
conda env create -f {environment.yml}
```