更新Anaconda和Conda基础和环境的正确方法是什么？

Question

只是想知道什么是更新Anaconda和Conda安装和虚拟环境的正确方法。以下是我一步一步的困惑：

1. 当我运行命令conda update anaconda时，它会更新/降级很多包。
2. 然后我运行了conda update conda，它再次更新/降级了一些包。
3. 接下来，我运行了conda update --update-all --它开始降级/升级不同的包。
4. 最后，为了确保所有内容都更新了，我再次运行了conda update anaconda。我期待着一条像这样的消息，一切都是最新的，但令我惊讶的是，它再次显示了大量需要更新/降级的包列表。 我在这里做错什么了？在我看来，我似乎是在绕着这些命令转。有什么帮助吗？

Answer 1

在Anaconda的这个有用的帖子中找到答案

保持Anaconda的最新进展

下面是一个经常被问到的问题，所以我决定发表一个答案，解释Anaconda可以保持最新的各种方式，这将是有帮助的。这个问题最初是在StackOverflow上提出的。

我的电脑上安装了Anaconda，我想更新一下。在Navigator中，我可以看到有几个单独的包可以更新，但也有一个anaconda包，它有时有版本号，有时表示自定义。我该怎么做？

答案

在大多数情况下，95%的人真正想要的是执行以下命令：

conda update --all

这将将当前环境中的所有包更新为最新版本--小字体是，它可能使用一些包的旧版本以满足依赖约束(通常这是不必要的，并且在必要时，包计划求解程序将尽力将影响降到最低程度)。

这需要从命令行执行，最好的方法是从Anaconda Navigator，然后是“environment”选项卡，然后单击根环境旁边的三角形，选择“Open Terminal”：

此操作只更新所选环境(在本例中为根环境)。如果您有其他要更新的环境，您可以重复上面的过程，但是首先单击环境。当它被选中时，右边有一个三角形的标记(见上面的图像，步骤3)。或者，在命令行中，可以提供环境名称(-n envname)或路径(-p / path /to/env)。例如，要从上面的屏幕快照中更新dspyr环境：

conda update -n dspyr --all

更新单个包

如果您只对更新单个包感兴趣，那么只需单击Navigator中的蓝色箭头或蓝色版本号，例如上面屏幕截图中的星型或非星型，这将标记这些包以进行升级。完成后，您需要单击“应用”按钮：

或从命令行：

conda update astroid astropy

只更新标准Anaconda发行版中的包

如果您不关心包版本，只想要“标准Anaconda分发版中最新的所有包集，只要它们一起工作”，那么您应该看看这个要旨。

为什么更新Anaconda软件包几乎总是一个坏主意

在大多数情况下，更新包列表中的Anaconda包会有一个令人惊讶的结果--实际上您可能会降低许多包的级别(实际上，如果它将版本表示为自定义的话，这是很有可能的)。上面的要旨提供了详细信息。

利用conda环境

您的根环境可能不是一个尝试和管理确切的包集的好地方--它将是一个动态的工作空间，可以安装新的包并随机更新包。如果您需要一组确切的包，请创建一个conda环境来保存它们。由于conda包缓存和使用文件链接的方式，这样做通常是快速的，并且占用很少的额外磁盘空间。例如：

conda create -n myspecialenv -c bioconda -c conda-forge python=3.5 pandas beautifulsoup seaborn nltk

conda文档有更多的细节和示例。

pip、PyPI和setuptools？

所有这些都无助于通过pip更新从PyPI安装的包，或者使用python setup.py安装安装的任何包。conda列表将为您提供一些提示，说明您在环境中拥有的基于pip的Python包，但是它不会做任何特殊的事情来更新它们。

Anaconda或Anaconda企业的商业用途

情况与此大致相同，但如果根环境是由其他人安装的(例如/opt/anaconda/opt)，则可能无法更新它。如果无法更新正在使用的环境，则应该能够克隆并更新：

conda create -n myenv --clone root
conda update -n myenv --all

Answer 2

您本身并没有做错任何事情，但是在同一个env上运行conda update anaconda和conda update --all并没有多大意义--它们代表着两种完全不同的配置。

更新Anaconda

Anaconda是一个Python发行版，它将大量的包捆绑在一起。想必，大量的测试都会验证所有的包版本和构建是否相互兼容。因为这需要时间，Anaconda团队每隔几个月就发布一次新的发行版(即新的anaconda版本)。如果您想要一组经过互操作性测试的稳定的包，那么执行conda update anaconda。

更新所有

在Anaconda发行版之间，许多包的新版本仍然在Anaconda通道上发布，如果您运行conda update --all，您将不可避免地领先于anaconda包中指定的版本。如果您想要最新的单独的包版本，并且不介意使用尚未对集成进行彻底测试的包构建，那么运行conda update --all。

值得注意的是，优先访问最新版本包的人似乎更喜欢Conda Forge，因为它往往有更频繁的包发布。然而，在我看来，安装Anaconda几乎是没有意义的，如果您要将大多数包切换到Conda Forge。相反，只需安装米尼康达，并只在开始时从Conda安装所需的内容。

无更新

就我个人而言，一旦我强化了项目的需求，我很少会在env上运行conda update。每次更新env时，都会冒破坏已经编写的代码的风险。反而使创建新env变得非常容易，如果它们与其他env有很多重叠，那么env可能会因为通过硬链接跨env共享包而变得很轻。

更新Conda

上面所有内容的一个例外是conda包，它是用于管理包和env的基础设施。这样，就应该像任何其他包管理器(例如，pip或homebrew)一样进行更新。