康达建议
conda-suggest的Python项目详细描述
康达建议
建议安装包以获得命令行实用程序。在
快速启动
首先，通过以下方式安装conda suggest：
$ conda install -c conda-suggest
然后，您可以打印一条消息来安装哪个包以获取命令 通过康达建议。例如，我们想知道^ { CD1}}，GNU C++ 编译器来自。然后我们将运行如下所示。在
^{pr2}$上面假设^{
Python API
您也可以使用conda sugger编程。例如：
fromconda_suggest.findimportmessage,exact_find,substring_findmessage("g++")exact_find("python")substring_find("xonsh")
地图文件
Conda suggest的工作原理是在系统上查找“地图文件”。地图文件很简单
文本文件，其中每一行都将一个命令名与一个分开的包名相关联
通过冒号，即<command>:<package>\n。例如：
zfp:zfp
zic:tzcode
zima:pint-pulsar
zip:zip
zipcmp:libzip
这些映射文件必须按字典顺序排序，首先按命令排序，然后按包排序。
映射文件按照以下方案命名：<channel-name>.<subdir>.map。
message命令（以及其他命令）将加载并搜索$CONDA_SUGGEST_PATH上的所有映射文件。
此环境变量将默认为
"~/.local/share/conda-suggest:<sys.exec_prefix>/share/conda-suggest"或者它是特定于平台的
相当于。在
用户应该为他们经常使用的所有频道安装映射文件。在
生成映射文件和缓存文件
创建映射文件可能是一项乏味的工作，因为它需要搜索
一个频道。conda suggest generate命令为您自动执行此过程。目前这个可以
在本地目录中查看通道的构件：
$ conda suggest generate /path/to/mirrors/channel-name
为了安全、快速地重新启动，上面的命令生成带有命名的“缓存文件”
方案<channel-name>.<subdir>.cache.json。这些是具有以下布局的JSON文件：
{"<artifact-filename>":{"executables":["cmd0","cmd1",...],"package":"<package-name>"},...}
在缓存文件中，项目名称与
repodata.json用于该频道和子目录组合。包名取自
等价的repodata条目。在
生成这些缓存文件可能需要很长时间，而且它们往往非常大。 不建议将这些缓存作为任何包的一部分分发。他们是 仅供本地使用。映射文件是预期的可分发结果。在
在将来的某个时候，我们希望能够基于
远程repodata.json。在
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