水蟒更新所有可能的包裹？

Question

我试过conda search --outdated，有很多过时的包，例如scipy是0.17.1，但最新的是0.18.0。但是，当我做conda update --all时。它不会更新任何包。

更新1

conda update --all --alt-hint

Fetching package metadata .......
Solving package specifications: ..........

# All requested packages already installed.
# packages in environment at /home/user/opt/anaconda2:
#

更新2

我可以单独更新这些包。我可以做conda update scipy。但是为什么我不能一次更新所有的呢？

Answer 1

TL；DR:依赖关系冲突：更新一个需要（根据其要求）来降级另一个

你说得对：

conda update --all

才是真正的出路。Conda总是尝试将包升级到系列中的最新版本（比如Python 2.x或3.x）。

依赖关系冲突

但可能存在依赖冲突（这会阻止进一步升级）。康达通常非常明确地警告如果他们发生。

例如，X需要Y<；5.0，因此Y永远不会>；=5.0

这就是为什么你不能全部升级。

解析

要添加：也许它可以工作，但conda中不提供使用Y>；5.0的X的新版本。可以使用pip安装，因为pip中提供了更多的软件包。但是请注意，如果存在依赖性冲突，pip也会安装软件包，并且它通常会破坏conda环境，因为您不能再使用conda可靠地安装了。如果您这样做了，作为最后的手段，在所有软件包都安装了conda之后再这样做。这是一个相当棘手的问题。

一种安全的方法是在升级时添加conda-forge作为通道（添加-c conda-forge作为标志），或者如果您真的需要这个新版本的的话，添加包含包的任何其他通道。这样，conda也会在这些地方搜索可用的包。

考虑到您的更新：您可以分别对它们进行升级，但这样做不仅包括对另一个包的升级，还包括对另一个包的降级。例如，要添加到上面的示例中：

X>；2.0需要Y<；5.0，X<；2.0需要Y>；5.0

因此，升级Y>；5.0意味着将X降级为<；2.0，反之亦然。

（当然，这是一个教学示例，但实际上是一样的，通常只是具有更复杂的依赖项和子依赖项）

因此，您仍然无法通过单独进行升级来升级所有的；依赖关系只是不可满足，因此，无论是早是晚，升级都会再次降级已升级的包。或者破坏软件包的兼容性（这通常是你不想要的！），这只有通过显式调用忽略依赖项和强制命令才能实现。但这只是为了解决问题，绝对不是正常的用户情况！

Answer 2

想象一下包的依赖关系图，当包的数量增加时，在升级/添加包时遇到冲突的可能性要高得多。为了避免这种情况，只需在水蟒身上创造一个新的环境。

节俭点，只安装你需要的。对我来说，我在新环境中安装了以下软件包：

• 熊猫
• scikit学习
• matplotlib文件
• 笔记本
• 路缘石

我一共有84个包裹。

Answer 3

为了更准确地回答这个问题：

conda（它是miniconda和Anaconda的conda）只更新包的特定版本中的所有内容->；major和minor。这就是范例。

在文档中，您将看到“注意：Conda更新到其系列中的最高版本，因此Python 2.7更新到2.x系列中可用的最高版本，3.6更新到3.x系列中可用的最高版本。” doc

如果王没有给出一个可复制的例子，人们只能提供帮助。 e、 g.这真的是他想要更新的虚拟环境吗，或者王能用它来得到他/她想要的东西吗

conda update -n ENVIRONMENT --all

---

如果只想几乎全部更新，可以创建pin文件

echo "conda ==4.0.0" >> ~/miniconda3/envs/py35/conda-meta/pinned
echo "numpy 1.7.*" >> ~/miniconda3/envs/py35/conda-meta/pinned

在运行更新之前。

如果稍后要忽略env中的文件进行更新，可以执行以下操作：

conda update --all --no-pin

---

你不应该全部更新。如果您仍然需要它，您可以在克隆环境中进行测试。

第一步应该始终是备份当前规范：

conda list -n py35 --explicit 

（但即使如此，也不总是有指向可用源的链接，比如jupyterlab扩展）

接下来，您可以克隆和更新：

conda create -n py356 --clone py35

conda activate py356
conda config --set pip_interop_enabled True # for conda>=4.6
conda update --all

conda config

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最后，如果您确实需要处理由于依赖关系而不兼容的包，那么可以使用NixOS/nix-pkgs等技术。