获取Anaconda中安装的软件包列表

时间:2017-09-23 02:56:43

标签: python anaconda

在一段时间内,我已经将一些包裹加载到我一直在使用的Anaconda中。现在我无法跟踪它。我们如何获得Anaconda(windows10)中加载的所有包的列表?命令是什么?

6 个答案:

答案 0 :(得分:52)

在终端中,键入:conda list以获取使用conda安装的软件包。

对于pip识别的包,请键入:pip list

这些列表可能会有一些重叠,因为pip可能会识别由conda安装的软件包(但可能不是相反,IDK)。

有一个有用的来源here,包括如何更新或升级包..

答案 1 :(得分:8)

要检查是否安装了特定软件包:

conda list html5lib

如果已安装,则会输出如下内容:

# packages in environment at C:\ProgramData\Anaconda3:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
html5lib                  1.0.1                    py37_0

或类似的东西(如果未安装):

# packages in environment at C:\ProgramData\Anaconda3:
#
# Name                    Version                   Build  Channel

您不需要键入确切的软件包名称。支持部分匹配:

conda list html

这将输出所有已安装的包含“ html”的软件包:

# packages in environment at C:\ProgramData\Anaconda3:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
html5lib                  1.0.1                    py37_0
sphinxcontrib-htmlhelp    1.0.2                      py_0
sphinxcontrib-serializinghtml 1.1.3                      py_0

答案 2 :(得分:4)

要列出活动环境中的所有软件包,请使用:

conda list

要列出停用环境中的所有软件包,请使用:

conda list -n myenv

答案 3 :(得分:2)

有关更多conda列表用法的详细信息:

usage: conda-script.py list [-h][-n ENVIRONMENT | -p PATH][--json] [-v] [-q]
[--show-channel-urls] [-c] [-f] [--explicit][--md5] [-e] [-r] [--no-pip][regex]

答案 4 :(得分:1)

要在Windows cmd或Powershell提示符下创建脚本:

C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts\activate.bat C:\ProgramData\Anaconda3
conda list
pip list

答案 5 :(得分:1)

以类似于 pip freeze 的格式列出活动环境中的所有包:

conda env export

输出示例:

name: pytorch
channels:
  - pytorch
  - anaconda
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8.5=h7579374_1
  - python_abi=3.8=1_cp38
  - pytorch=1.7.1=py3.8_cuda11.0.221_cudnn8.0.5_0
  - pytorch-lightning=1.1.4=pyhd8ed1ab_0
  - tensorboard=2.4.0=pyhd8ed1ab_0
  - pip:
    - bert-score==0.3.7
    - tokenizers==0.9.4
    - transformers==4.2.1
prefix: /home/franck/anaconda3/envs/pytorch

您可以保存环境并重新创建和/或重新激活它:

# Save the environment
conda env export > my_conda_env.yml

# Re-create the environment
conda env create --file my_conda_env.yml

# Reactivate the environment
conda activate pytorch