Environments, export, import, Giga

Environments, export, import, Giga

https://giga.chat/link/gcsmldSZWe

Стандартные способы импортирования и экспорта зависимостей в Anaconda / Miniconda
1. Экспорт текущего окружения в YAML-файл
Самый распространенный метод сохранения зависимостей — создание файла формата YAML, 
который хранит информацию обо всех установленных пакетах и их версиях.
Экспорт зависимостей:

conda env export > environment.yml

Этот файл (environment.yml) будет содержать полное описание вашего окружения, 
включая имя, путь и установленные пакеты с указанием точной версии каждого.
Пример содержимого файла:

name: myenv
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.9
  - numpy=1.22.*
  - pandas=1.4.*
prefix: /home/user/miniconda3/envs/myenv

Импорт окружения из YAML-файла:
Для восстановления окружения на другом компьютере достаточно передать этот файл коллегам и 
создать новую среду следующим образом:

conda env create -f environment.yml

2. Экспортируем зависимости в requirements.txt
Хотя requirements.txt чаще ассоциируется с pip, conda тоже поддерживает такой подход. 
Этот вариант удобен, если вам нужен минимальный набор требований для воссоздания среды, 
исключающий точное совпадение платформ и компиляторов.
Экспорт зависимостей:

conda list --explicit > spec-file.txt

Полученный файл (spec-file.txt) будет включать полный список установленных пакетов и точные пути к ним. 
Однако важно помнить, что этот файл сильно зависит от архитектуры вашей системы.
Альтернативный вариант:

conda list --exported > requirements.txt

Однако эта команда больше подходит для старых версий conda и не рекомендуется в новых версиях.
Импорт зависимостей:
Файл requirements.txt можно использовать совместно с командой:

conda install --file requirements.txt

3. Другие полезные команды
Удаление среды: 

conda remove --name myenv --all

Просмотр существующих сред:

conda info --envs

Переход между средами:

conda activate myenv

Эти методы позволят легко передавать ваш проект другим разработчикам вместе с точными настройками окружения, 
гарантируя воспроизведение результата и совместимость исходного кода на любых системах.