Python 如何在conda中约束包版本？

我在conda环境中工作，预装了很多包（conda list有360个包，很多ML工具和一些bioconda）。我有时需要添加一个包；然而，我发现

conda install newpackage

通常非常慢（在“解决环境”上花费数小时或数天），如果它完成了，它通常会建议对我不想接触的包进行更新

我想固定一些核心包（python、numpy、scipy等）的当前版本，这样conda甚至认为修改它们是不可能的。这既是为了提高速度，也是为了避免任何无意的更新。如果这意味着我想尝试添加的某个包无法安装，那没关系！我宁愿有一个像“newpackage与您的numpy版本冲突”这样的快速答案，也不愿没有答案。然后我可以决定是否要忽略冲突；为这一个包创建一个简单的环境；conda本地构建，或者其他什么

我该怎么做

另请参见：（这并没有解决问题）

包固定 包可以按环境固定到特定版本。看见例如，假设我们想要将

numpy

和

scipy

锁定到我们当前在名为

foo

的环境中的确切版本。我们可以处理

conda list

的输出，以匹配conda钉扎规范的预期语法：

conda激活foo
康达列表“^（numpy | scipy）$”| tail-n+4 | awk'{print$1”==“$2}”>$conda_前缀/conda元/固定

这里有几点需要注意：

• conda list

  使用正则表达式：充分利用它

• tail

  只是跳过标题
• 这取决于是否在激活的环境中定义

  $CONDA_前缀

• 这将覆盖任何现有的

  固定的
  文件

冻结安装

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保持一切不变的一种劳动强度较小的方法是使用

--freeze installed

标志。但是，在较新版本的Conda中，默认情况下在第一轮求解中使用此选项。因此，实际上，该标志现在所做的只是跳过第二轮解决，这允许更新不属于明确规范一部分的包。

conda install newpackage通常非常慢（在“解决环境”中花费数小时或数天），如果完成，它经常建议更新我不想接触的软件包。

-您尝试过吗？它是conda的替代品，而且速度非常非常快。您的所有项目都使用单一环境吗？为了获得最佳性能和稳定性，请尝试从environment.yml文件构建env。@AMC我正在使用随环境提供的Amazon AMIs；许多软件包似乎都是定制的（并且不完全确定它们来自哪里）。当然，我总是可以通过从AMI创建一个新实例来获得一个新副本，但不一定要从environment.yml创建一个env