## 前言 使用anaconda进行软件包的安装过程, 国内的用户对于其解析/查找依赖速度缓慢,下载慢等有深切的感受. mamba是针对此痛点基于conda进一步优化其中痛点问题的项目, 可以极大改善用户体验. ![2023-10-09T08:02:30.png][1] ## mamba 项目地址: https://github.com/conda-forge/miniforge 在线文档: https://mamba.readthedocs.io/en/latest/index.html 对于使用anaconda/miniconda的用户, 可以将mamba直接安装到对应的conda目录, 以miniconda3为例 * 注意: 最新官方不推荐在这种方式安装`conda install -c conda-forge mamba`, 可能导致未知问题失败 ```bash # 下载对应平台的安装包 wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-x86_64.sh # 备份miniconda3路径 mv /home/user/miniconda3 /home/user/miniconda3_backup # -b静默安装; -p 指定安装位置 bash Miniforge3-Linux-x86_64.sh -b -p /home/user/miniconda3 # 可选: 设置别名&PATH环境变量 # 配置文件的末尾追加如下内容并刷新 vim ~/.bashrc """ alias activate='source activate' alias deactivate='conda deactivate' # miniconda export PATH="/home/wanghao/miniconda3/bin:$PATH" """ source ~/.bashrc # 转移之前的虚拟环境到mamba安装路径下 mv /home/user/miniconda3_backup/envs/* /home/user/miniconda3/envs # 测试mamba安装成功, 显示对应的conda版本信息 mamba -V conda 23.3.1 # 使用: 基本如conda, 直接替换命令中conda为mamba即可 ``` ## 总结 * 使用多线程下载repository data和packages； * Mamba使用libsolv加速解决依赖关系 (减少Solving environment:转圈圈的时间)； * Mamba的核心部分是通过C++实现，以获得最大执行效率； * 最重要的是Mamba可与conda完美兼容 (将conda执行命令中的conda换做mamba即可)。 ## 参考 * https://mamba.readthedocs.io/en/latest/index.html * https://www.cnblogs.com/feffery/p/13232119.html [1]: https://zoe.red/usr/uploads/2023/10/1588751446.png