
需要注意的是做生信分析的童鞋使用 conda 环境时一定要特别注意 conda channels 的设置,滥用 channels 很有可能会导致你的软件升降级(甚至环境)错乱。推荐设置如下(~/.condarc):
channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro - defaults show_channels_urls: true
从 2019.04 起清华大学和中科大宣布停止 Anaconda 镜像服务,但是出于教育科研机构使用的前提,在 2019-05-15 清华大学又宣布重新恢复了 Anaconda 镜像!
因此原来使用国内镜像的 conda 可以根据自身需求决定是否需要变更新的 channels:
channels: - conda-forge - bioconda - main - free - r - pro - defaults show_channels_urls: true
conda 环境下的软件尽量使用 conda、pip 命令去安装。但同时也产生了一个问题,即 conda 中安装了 R,有些使用了 install.packages(),install_github,biocLite 等方式安装的 R 包,在环境迁移的时候,这些包如何迁移?
conda 4.6.x 切换环境使用的是:
$ source activate bio-base
conda 4.7.x 后切换环境变成了:
# To activate this environment, use: > conda activate bio-base # To deactivate an active environment, use: > conda deactivate
问题是,conda-4.7.x 使用推荐的命令切换环境,还要你 init 初始化一下 conda,不想 init 的话可以用回 4.6.x 的方式切换环境:
$ conda --versionconda 4.7.5$ conda activate bio-baseCommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.To initialize your shell, run $ conda init <SHELL_NAME>Currently supported shells are: - bash - fish - tcsh - xonsh - zsh - powershellSee 'conda init --help' for more information and options.IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.$ source activate bio-base(bio-base) shenweiyan@ecs-steven 10:49:59 /home/shenweiyan$ which python/Bioinfo/Pipeline/SoftWare/Anaconda3/envs/bio-base/bin/python$ source deactivate bio-baseDeprecationWarning: 'source deactivate' is deprecated. Use 'conda deactivate'.shenweiyan@ecs-steven 11:03:40 /home/shenweiyan$ source activate bio-base(bio-base) shenweiyan@ecs-steven 11:03:50 /home/shenweiyan$ conda deactivate(bio-base) shenweiyan@ecs-steven 11:03:57 /home/shenweiyan$
使用 conda 命令安装的包,都可以使用下面的命令导出依赖包/环境并批量恢复:
# To create a requirements.txt file # Gives you list of packages used for the environment conda list # Save all the info about packages to your folder conda list -e > requirements.txt # To export environment file activate <environment-name> conda env export > <environment-name>.yml # For other person to use the environment conda env create -f <environment-name>.yml # Install via `conda` directly. # This will fail to install all dependencies. If one fails, all dependencies will fail to install. conda install --yes --file requirements.txt # To go around issue above, one can iterate over all lines in the requirements.txt file. while read requirement; do conda install --yes $requirement; done < requirements.txt
R Essentials 软件包包含 IRKernel 和 80 多种最流行的数据科学 R 软件包,包括 dplyr,shiny,ggplot2,tidyr,caret 和 nnet 等。
Bioconductor 镜像使用帮助:
#清华大学开源镜像 options(BioC_mirror="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor")
source("http://bioconductor.org/biocLite.R") #指定一个离你最近的国内镜像 options(BioC_mirror="http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") biocLite("包名")
biocLite 包批量安装:
> source("http://bioconductor.org/biocLite.R") > options(BioC_mirror="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor") > data = read.table("r-biocLite.txt", header=T, check.names=F, quote="") > head(data) biocLite_Packages_Name 1 RSQLite 2 KEGGREST 3 png 4 Rcpp 5 digest 6 AnnotationDbi > soft = as.vector(data[,1]) > biocLite(soft)
install.packages()所有 R 包:
> data = read.table("r-packages.txt", header=T, check.names=F, quote="") > soft = as.vector(data[,1]) > install.packages(soft)
对于使用 conda install --yes --file requirements.txt 重装某一个环境的所有软件时,如果软件中包含了 gcc,安装了 R 后,在使用 R 时会可能会引发错误:
/path/to/SoftWare/Anaconda/v2/lib/R/bin/exec/R: /path/to/SoftWare/Anaconda/v2/lib/R/bin/exec/../../lib/../../libgomp.so.1: version `GOMP_4.0' not found (required by /path/to/SoftWare/Anaconda/v2/lib/R/bin/exec/../../lib/libR.so)
glibc 是 GNU 发布的 libc 库,即 c 运行库。glibc 是 linux 系统中最底层的 api,几乎其它任何运行库都会依赖于 glibc。glibc 除了封装 linux 操作系统所提供的系统服务外,它本身也提供了许多其它一些必要功能服务的实现。由于 glibc 囊括了几乎所有的 UNIX 通行的标准,可以想见其内容包罗万象。而就像其他的 UNIX 系统一样,其内含的档案群分散于系统的树状目录结构中,像一个支架一般撑起整个作业系统。在 GNU/Linux 系统中,其 C 函式库发展史点出了 GNU/Linux 演进的几个重要里程碑,用 glibc 作为系统的 C 函式库,是 GNU/Linux 演进的一个重要里程碑。
有一些软件对于 glibc 的版本会有要求,如 cnvnator-0.3.3 要求 glibc >= 2.14。虽然在 anaconda 中有很多 channel 都提供了 glibc,但千万注意一定要注意不要轻易去安装,否则有很大的概率会导致整个环境挂掉,甚至会导致当前环境中的 conda、python 出现动态库混乱错误,恢复起来相当麻烦!
我在《一次"胆战心惊"的真实集群运维经历》记录了 gblic 的一些集群吐血经历,感兴趣的可以了解一下。
对于 Anaconda(conda) 软件安装以及依赖解决的原理,我对这个黑盒子表示一头雾水。真实的情况是,如果在一个环境中安装了几百个软件(包),再去新装软件,这时候 Anaconda 常常会卡在 Collecting package metadata 和 Solving environment 过程中,甚至一个晚上都没法解决环境的依赖。
conda 官方说他们在 conda-4.7 中花了很多的精力去提升了 conda 的速度(参考官方文章:《How We Made Conda Faster in 4.7》),但从 4.6 升级到 4.7 过程很容易导致环境崩溃,修复起来极其麻烦(反正我折腾了一个晚上都没能把我的 base 给恢复回来,吐血的经历)!
对于新手而言,Anaconda 的确是非常简单易用,如果对于多用户的服务器端,或者是提供公共使用的软件库是否需要采用 Anaconda,个人觉得的确需要慎重考虑一下,最起码需要考虑:
或许还有更多的问题,这里没有列出来,如果大家有什么更好的想法或者建议,也欢迎留言交流。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18SPSS 赋值后数据不显示?原因排查与解决指南 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)数据分析过程中,变量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 实现表数据同步操作指南 在数据库管理工作中,将一张表的数据同步到另一张表是常见需求,这有助于 ...
2025-07-18数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17Pandas 写入指定行数据:数据精细化管理的核心技能 在数据处理的日常工作中,我们常常需要面对这样的场景:在庞大的数据集里精 ...
2025-07-17解码 CDA:数据时代的通行证 在数字化浪潮席卷全球的今天,当企业决策者盯着屏幕上跳动的数据曲线寻找增长密码,当科研人员在 ...
2025-07-17CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 与 ADD INDEX 详解:用法、差异与优化实践 在 MySQL 数据库表结构设计中,索引是提升查询性能的核心手段。无论 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 语句中 “query end” 状态:含义、成因与优化指南 在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,开发者和 DBA 常会 ...
2025-07-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14