Conda（Anaconda）
未完待续
概述
Python使用pip和venv来管理包和隔离项目环境，pip和venv早在2011年和2008年就推出了，Python很多的数学计算库都采用了python调用C/Fortran的形式，既保留了语法，又保留了计算速度，但是早期pip对这种跨语言的依赖支持不好，科学计算开发者基本都是搞数学的，要自己编译适配C/Fortran依赖，非常不便。
于是就有了Conda，它也是一款Python的包管理器，诞生于2012年，分为Anaconda和Miniconda，由Continuum Analytics推出，其本身也是由Python为主要语言开发的，也能用于其它语言的包管理，早期的Continuum Analytics公司将python和C/Fortran跨语言开发的常见数学库打包在一起，很快在科学计算领域被大量使用，这就是Anaconda Distribution，后续，又推出了更新和安装删除库的命令行工具，就是conda。
后面，Anaconda又开发了自己的软件仓库https://repo.anaconda.com/pkgs/，将跨语言依赖的一些数学库例如numpy，R语言的包，以及兼容微软windows平台的依赖包分别划分为main，R，msys2三个“频道”，根据不同支持平台提前编译二进制版本，并解决好依赖，保存于仓库的defaults channel，今天Anaconda使用conda命令安装依赖，默认就从defaults安装。
有了软件仓库后，本地就不一定需要内置一些常见数学库的包了，因此Anaconda公司又推出了Miniconda，只包含conda命令和必须依赖，体积很小，没有Anaconda自带的包和一些图形管理工具等，默认也是从defaults安装，Miniconda安装defaults包时，会被要求输入以下这些命令表示了解这些包在某些场景需要付费。
C:\Users\aaa>conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/main
accepted Terms of Service for https://repo.anaconda.com/pkgs/main
C:\Users\aaa> conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/r
accepted Terms of Service for https://repo.anaconda.com/pkgs/r
C:\Users\aaa> conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
accepted Terms of Service for https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2虽然defaults中收录了几千个常见的软件包，但是毕竟都是一家公司的，后续开源社区又在anaconda.org上面创建了一个由开源社区维护的conda-forge channel，conda-forge在兼容性上虽然和官方defaults有些差距，但是大部分场景完全够用，而且软件包数量极多，更新快，随着2020年后从defaults安装对商业用途收费，conda-forge用的越来越多。
使用conda-forge上的库时，每次都要指定channel为conda-forge，非常不便，再加上conda需付费的只是defaults这个channel，Conda软件本身是开源的，因此开源社区基于Conda二次开发了一个非官方的包管理工具叫做miniforge，其默认的channel自然就是conda-forge，而且还额外用C++编写了一个多线程的mamba命令，可代替conda命令进行包管理，mamba命令用法也基本和conda兼容
今天，即使pip已经能解决这种跨语言依赖问题了，但是Conda依然在科学计算领域非常流行，作为科学计算的一部分，现在很多AI项目也选择Conda来管理依赖。
Conda同样支持虚拟环境，支持将包安装到某个虚拟环境中。
安装配置
C:\Users\lzj20>conda info
active environment : None
user config file : C:\Users\lzj20\.condarc
populated config files : D:\anaconda3\.condarc
C:\Users\lzj20\.condarc
conda version : 24.9.2
conda-build version : 24.9.0
python version : 3.12.7.final.0
solver : libmamba (default)
virtual packages : __archspec=1=skylake
__conda=24.9.2=0
__win=0=0
base environment : D:\anaconda3 (writable)
conda av data dir : D:\anaconda3\etc\conda
conda av metadata url : None
channel URLs : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64
https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64
https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64
https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch
package cache : D:\conda_data\pkgs
envs directories : D:\conda_data\envs
D:\anaconda3\envs
C:\Users\lzj20\.conda\envs
C:\Users\lzj20\AppData\Local\conda\conda\envs
platform : win-64
user-agent : conda/24.9.2 requests/2.32.3 CPython/3.12.7 Windows/11 Windows/10.0.26300 solver/libmamba conda-libmamba-solver/24.9.0 libmambapy/1.5.8 aau/0.4.4 c/. s/. e/.
administrator : False
netrc file : None
offline mode : False
C:\Users\lzj20>conda config --set show_channel_urls yes.condarc
envs_dirs:
- D:\conda_data\envs
pkgs_dirs:
- D:\conda_data\pkgs"如果文章对您有帮助，可以请作者喝杯咖啡吗？"
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