AI摘要：这篇文章主要介绍了在使用conda管理Python环境时的几种常见操作方法。首先，作者提到了通过conda的离线安装方式，包括从官网下载和使用TUNA镜像站。接着，文章介绍了如何在本地克隆环境以及如何在同一操作系统中迁移环境，其中包括生成环境的规范列表和通过environment.yml文件导出和重现环境。此外，对于不同平台和操作系统之间的迁移，作者提供了使用conda-pack的方法，详细说明了打包和解包虚拟环境的步骤，并提醒了一些可能出现的问题以及解决方法。最后，文章留下了一个待完成的部分，即关于Docker的内容。

conda python环境

conda下载

(离线安装)

本地克隆

conda create --name snapshot --clone myenv

同操作系统迁移

  1. 生成 spec-list：conda list --explicit > spec-list.txt
  2. 重现环境： conda create --name python-course --file spec-list.txt

不同的平台和操作系统迁移

  1. 导出 environment.yml 文件： conda env export > environment.yml
    (如果当前路径已经有了 environment.yml 文件，conda 会重写这个文件)
  2. 重现环境：conda env create -f environment.yml

相同的平台和操作系统迁移

（离线环境推荐使用）
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

  1. 安装conda-pack：pip install conda-pack
  2. 打包虚拟环境：conda pack -n my_nev -o out_name.tar.gz -p path/to/pack/out

  3. 解包虚拟环境：

    mkdir -p my_env
tar -xzf my_env.tar.gz -C my_env
source my_env/bin/activate
(my_env) $ conda-unpack
  • 对于可编辑包，使用--ignore-editable-packages以忽略：
    CondaPackError: Cannot pack an environment with editable packages
    installed (e.g. from python setup.py develop or
    pip install -e).
  • 对于包版本不合适的问题，使用`--ignore-missing-files
    `以忽略。注意，此问题通常由环境中存在同一包的多个版本引起，可能导致迁移后环境存在包冲突问题，可在迁移前或迁移后尝试彻底删除出现冲突的包，并重新安装合适版本以解决问题。

Docker

TODO

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