卸载 Anaconda 转用 Miniconda
2020/5/3 更新:我在原文中试图保留原 env 中已安装的 package,但这样复制的做法可能带来一些问题,例如 conda 的路径配置问题,我会在下面补充解决方案,但不保障不会出现另外的问题;所以更好的解决方案是完全卸载 Anaconda,重新安装 Miniconda,再重新配置 envs。
Miniconda
如题,为了省心从 Win 到 MasOS 开始都是用的 Anaconda,然而事实上自己用到的仅仅是 conda;由于入的是乞丐版 MBP,AppCleaner 上看到居然占了 8G 多(两个环境 3G 不到),于是萌生了转用 Miniconda 的念头。
搜索发现居然没有教程,对于 conda 又没什么了解,只好自己开始尝试,总结如下。
-
在卸载 Anaconda 之前,先备份 envs 文件下,大概是在
~/anaconda3/envs
下 -
卸载 Anaconda,推荐 AppCleaner 或者 TencentLemon,当然也可以 Google 手动卸载
-
下载 Minicodna,地址在这里
Note:自己第一次的尝试用的是 pkg 版本,可视化安装,但是出了个小 bug(可能是配置的原因?除了
~/miniconda3/
之外多了一个~/opt/miniconda3/
文件夹不知道为什么)。Anyway 第二次还是用了 sh,这样安装的过程和 Anaconda 的 sh 版本是一样的。 -
安装 Miniconda,需要注意 Anaconda (好像)会自动修改
~/.bash_profile
,安装 Miniconda 之后需要手动将对应的目录添加到 PATH,即添加export PATH="/Users/user_name/miniconda3/bin:$PATH"
语句,source ~/.bashrc
之后生效。可以通过which conda
等方式验证 -
接下来就是要把环境放回到 Miniconda 中,直接把之前备份的环境文件下拖到
~/miniconda3/envs
下即可,自动识别无需配置Note:这种复制的方案可能造成一些路径配置的问题,其实是因为 env 中的
/bin
下未进行更新。例如,使用 pip 会出现警告zsh: /Users/frankshi/miniconda3/envs/py3/bin/pip: bad interpreter: /Users/frankshi/anaconda3/envs/py3/bin/python: no such file or directory
这是只需要修改配置
vim ~/miniconda3/envs/py3/bin/pip
将第一行解释器从原来的
#!/Users/frankshi/anaconda3/envs/py3/bin/python
修改为#!/Users/frankshi/miniconda3/envs/py3/bin/python
即可。
转到 Miniconda 之后,~/miniconda3
文件夹除 envs 外约为 300M,远比 Anaconda 小。
既然说了安装,那么再说说怎么卸载 Miniconda 吧,仅需要:1. remove
~/miniconda3
整个文件夹;2. 删除之前在~/.bash_profile
中所添加的修改 PATH 的那一行。
Reference:
- conda doc 记得一定要看官方文档,图方便用了中文搜索,教程太粗糙了,后面的两个是我之前用到的,其实看了 doc 之后完全没必要
- Miniconda快速入门
- conda 常见操作 【Anaconda】conda环境管理和包管理
记得配置源
还记得刚开始学 Python 时候被 pip/conda 折腾得可以,因此还是赘述一下。
配置 conda 的话可以在 Terminal 输入下面两条命令添加源:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
当然也可以直接修改 ~/.condarc
文件
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true
conda doc: Using the .condarc conda configuration file
(个人经验用 pip 来下载包比较快)配置 pip 需要新建 ~/.pip/pip.conf
,例如豆瓣源:
[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
[install]
trusted-host=pypi.douban.com
其他的国内源包括
阿里云 :http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科学技术大学:https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
清华大学:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
豆瓣:http://pypi.douban.com/simple
PyCharm 配置 Interpreter
然后是 PyCharm 的配置(虽然现在不常用了,简单的作业直接用 Jupyter),还记得 AI 作业的时候给 PyCharm 搞得头大。为项目配置 Interpreter,可在 Preference > Project > Project Interpreter
下拉选择,在该界面 +
添加新的解释器,Conda Environment > Existing environment
,Interpreter 和 Conda executable 分别设置为 /Users/user_name/miniconda3/envs/env_name/bin/python
和 /Users/user_name/miniconda3/bin/conda
。
题外话
另外,还是不太习惯 vim,偶然发现一个教程,直接在 ~/bash_profile
下添加 sublime 的 alias,用起来就很方便
alias sublime='open -a /Applications/Sublime Text.app'
另一种方案是添加软链接
ln /Applications/Sublime Text.app/Contents/SharedSupport/bin/subl /usr/local/bin/subl
【20201025 更新:原文的 Jupyter 添加 Kernel 的方法理解错了,修改之后的结果见 https://www.cnblogs.com/easonshi/p/13874741.html】