Python 环境配置工具备忘

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# 下载安装脚本
wget https://mirrors.zju.edu.cn/miniforge/Miniforge3-Linux-x86_64.sh

# 安装并且删除
./Miniforge3-Linux-x86_64.sh
rm -rf Miniforge3-Linux-x86_64.sh


# 重新打开终端初始化
conda init bash
source ~/.bashrc

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# 清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

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# 创建环境
conda create -n myenv python=3.10

# 激活环境
conda activate myenv

# 退出环境
conda deactivate

# 查看环境列表
conda env list

# 删除环境
conda env remove -n myenv

# 导出环境
conda env export > environment.yml

# 从配置文件创建环境
conda env create -f environment.yml

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# Linux/macOS
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 或通过 pip
pip install uv

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# 安装包
uv pip install numpy

# 从 requirements.txt 安装
uv pip install -r requirements.txt

# 指定版本
uv pip install numpy==1.26.0

# 卸载包
uv pip uninstall numpy

# 查看已安装包
uv pip list

# 导出依赖
uv pip freeze > requirements.txt

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# 创建 conda 环境
conda create -n myenv python=3.10
conda activate myenv

# 使用 uv 安装包 (速度更快)
uv pip install torch torchvision