词汇表

Anaconda.org

https://www.anaconda.org 上的云包存储库托管服务。使用免费帐户，您可以发布您创建的包以供公开使用。

蟒蛇分布

数百个流行数据科学包的开源存储库，以及适用于 Windows、macOS 和 Linux 的 conda 包和虚拟环境管理器。Conda 可以快速轻松地安装、运行和升级复杂的数据科学和机器学习环境，如 scikit-learn、TensorFlow 和 SciPy。

蟒蛇企业

一个软件平台，用于开发、管理和自动化从笔记本电脑到生产的数据科学和 AI 管道。Enterprise 支持在高性能生产集群上运行大规模模型部署的数千名数据科学家团队之间进行协作。

Anaconda 元数据包

与分发安装程序关联的特定版本的软件包集合。Anaconda 元包用于将所有其他包拉入安装程序。它包含几个核心的低级库，包括压缩、加密、线性代数和一些 GUI 库。

Anaconda 元包对于创建包含所有 Anaconda Distribution 包的环境很有用，它对 conda 的求解器行为有很强的影响。

阅读有关Anaconda 元数据包的更多信息。阅读有关Anaconda Distribution 和 Anaconda metapackage之间区别的更多信息。

蟒蛇导航器

Anaconda Distribution 中包含的桌面图形用户界面 (GUI)，可让您轻松使用和管理 IDE、conda 包、环境、通道和笔记本，而无需使用命令行界面 (CLI)。

渠道

conda 在存储库中查找包的位置。频道可能指向云存储库或您或您的组织创建的远程或本地存储库上的私有位置。该命令有一组默认的频道，以https://repo.anaconda.com/pkgs/开头。例如，您可以覆盖默认频道以维护私人或内部频道。在 conda 命令和文件中，这些默认通道由通道名称引用。conda channel.condarcdefaults

Conda

与 Anaconda Distribution 捆绑在一起的开源包和环境管理器，用于查找、安装和更新 conda 包及其依赖项。Conda 还允许您在本地计算机上的 conda 环境之间轻松切换。

conda-build

用于从配方中构建 conda 包的工具。

conda 环境

作为 Python 虚拟环境的超集，conda 环境可以轻松创建具有不同 Python 版本的项目，并避免与依赖项和版本要求相关的问题。conda 环境维护自己的文件、目录和路径，以便您可以使用特定版本的库和/或 Python 本身，而不会影响其他 Python 项目。例如，您可以将一个 conda 环境仅用于 Python 2.7 和 Python 2.7 包，并维护另一个仅带有 Python 3.5 和 Python 3.5 包的 conda 环境。

Conda包

包含系统级库、Python 和 R 模块、可执行程序或其他组件的二进制 tarball 文件。Conda 跟踪特定包和平台之间的依赖关系，从而可以轻松地使用不同的包组合创建特定于操作系统的环境。

Conda食谱

用于告诉 conda-build 如何构建包的说明。

迷你Conda

conda 的最小安装程序。与 Anaconda Distribution 一样，Miniconda 是一个免费软件包，包括 Anaconda Distribution 和 conda。Miniconda 不包含除了安装它所需的那些依赖项之外的任何包。安装 Miniconda 后，您可以使用.conda install

包裹

软件文件和有关软件的信息（例如其名称、特定版本和描述）捆绑到一个文件中，该文件可由包管理器安装和管理。虽然包通常用于文件，但它们也可以单独用于元数据。当它是时，它被称为元包。

存储库

可以从中检索软件或软件资产并将其安装在本地计算机上的任何存储位置。