Conda コマンドメモ

1. condaについて
2. インストール
3. 使い方
4. まとめ

condaについて

色々と解説してる情報が多いので、AIの「GPT-4o」に聞いてみた。以下本文。

Condaは、データサイエンスや機械学習でよく使われるパッケージ管理システムおよび環境管理ツールです。以下の点で便利です。

主な特徴

1. パッケージ管理:
   • Pythonだけでなく、Rや他の言語のパッケージもインストールできます。
   • 依存関係を自動で解決してくれるので、必要なライブラリを簡単に管理できます。
2. 環境管理:
   • プロジェクトごとに異なる環境を作成し、異なるバージョンのライブラリをインストールできます。
   • 環境を分けることで、プロジェクト間でのライブラリの競合を防ぐことができます。
3. クロスプラットフォーム:
   • Windows、macOS、Linuxで利用可能です。

なるほど、環境を管理できるとは便利なツールっぽい。

インストールについて

• Macはこっち→https://www.python.jp/install/anaconda/macos/install.html
• Windowsはこっち→https://www.python.jp/install/anaconda/windows/install.html

使い方

• 環境作成

conda create -n main39 python=3.9

上記では「main39」とい名前のpython3.9環境を作成。

• 環境一覧を表示

conda info -e
conda env list

２つ目の方が、詳細に情報を表示する。

• 仮想環境の切り替え

conda activate main39

「main39」とい名前の環境を指定し、アクティブにする。

• 環境の非アクティブ

conda deactivate

• 環境の削除

conda remove -n main39 --all

「main39」という名前の環境を指定し、削除する。

※ライブラリはcondaの実行環境でも、 pipは使えるようですが、condaを使用した方が良い模様。
参考：https://www.python.jp/install/anaconda/pip_and_conda.html

• ライブラリ検索

conda search <ライブラリ名>

• ライブラリインストール

conda install <ライブラリ名>

• ライブラリ　インストール一覧

conda list

• ライブラリ削除

conda remove <ライブラリ名>

• condaの自体のアップデート

conda update conda

• パッケージのアップデート

conda update <パッケージ名>
conda update --all <<-全部はこっち

まとめ

動作させる環境が異なるスクリプトを作成して、動かしたいとかの時に簡単にバージョン指定して環境作成できるのはとても便利。
ただ、複数環境使ってる中で、なんのライブラリ入ってたか環境ごとにあんまり覚えてないので困ることがある。覚えるか、事前に確認してよって話ですが。