当我只想删除一个包时，为什么 conda 想要更新不相关的包？

Question

Windows 10

conda 4.9.2（通过 miniconda）

我安装了一个软件包，不需要重新安装或升级任何其他依赖项。一旦我意识到我安装了不合适的软件包版本，我就将其删除，这是我看到的屏幕：

(pydata) PS C:\Users\Navneeth> conda remove xlrd
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: |
Warning: 2 possible package resolutions (only showing differing packages):
  - defaults/win-64::libtiff-4.1.0-h56a325e_1, defaults/win-64::zstd-1.4.9-h19a0ad4_0
  - defaults/win-64::libtiff-4.2.0-hd0e1b90_0, defaults/win-64::zstd-1.4.5-h04227a9done

## Package Plan ##

  environment location: C:\Users\Navneeth\Miniconda3\envs\pydata

  removed specs:
    - xlrd


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    decorator-5.0.3            |     pyhd3eb1b0_0          12 KB
    importlib-metadata-3.7.3   |   py38haa95532_1          31 KB
    importlib_metadata-3.7.3   |       hd3eb1b0_1          11 KB
    ipython-7.22.0             |   py38hd4e2768_0         998 KB
    jupyter_client-6.1.12      |     pyhd3eb1b0_0          88 KB
    libtiff-4.1.0              |       h56a325e_1         739 KB
    nbformat-5.1.3             |     pyhd3eb1b0_0          44 KB
    notebook-6.3.0             |   py38haa95532_0         4.4 MB
    pandoc-2.12                |       haa95532_0        13.2 MB
    parso-0.8.2                |     pyhd3eb1b0_0          69 KB
    pillow-8.2.0               |   py38h4fa10fc_0         671 KB
    prometheus_client-0.10.0   |     pyhd3eb1b0_0          46 KB
    prompt-toolkit-3.0.17      |     pyh06a4308_0         256 KB
    terminado-0.9.4            |   py38haa95532_0          26 KB
    zipp-3.4.1                 |     pyhd3eb1b0_0          15 KB
    zstd-1.4.9                 |       h19a0ad4_0         478 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:        21.0 MB

The following packages will be REMOVED:

  xlrd-2.0.1-pyhd3eb1b0_0

The following packages will be UPDATED:

  decorator                              4.4.2-pyhd3eb1b0_0 --> 5.0.3-pyhd3eb1b0_0
  importlib-metadata pkgs/main/noarch::importlib-metadata-~ --> pkgs/main/win-64::importlib-metadata-3.7.3-py38haa95532_1
  importlib_metadata                                2.0.0-1 --> 3.7.3-hd3eb1b0_1
  ipython                             7.21.0-py38hd4e2768_0 --> 7.22.0-py38hd4e2768_0
  jupyter_client                                 6.1.7-py_0 --> 6.1.12-pyhd3eb1b0_0
  nbformat                               5.1.2-pyhd3eb1b0_1 --> 5.1.3-pyhd3eb1b0_0
  notebook                             6.2.0-py38haa95532_0 --> 6.3.0-py38haa95532_0
  pandoc                                    2.11-h9490d1a_0 --> 2.12-haa95532_0
  parso                                  0.8.1-pyhd3eb1b0_0 --> 0.8.2-pyhd3eb1b0_0
  pillow                               8.1.2-py38h4fa10fc_0 --> 8.2.0-py38h4fa10fc_0
  prometheus_client                      0.9.0-pyhd3eb1b0_0 --> 0.10.0-pyhd3eb1b0_0
  prompt-toolkit                                 3.0.8-py_0 --> 3.0.17-pyh06a4308_0
  sqlite                                  3.33.0-h2a8f88b_0 --> 3.35.3-h2bbff1b_0
  terminado                            0.9.2-py38haa95532_0 --> 0.9.4-py38haa95532_0
  zipp                                   3.4.0-pyhd3eb1b0_0 --> 3.4.1-pyhd3eb1b0_0
  zstd                                     1.4.5-h04227a9_0 --> 1.4.9-h19a0ad4_0

The following packages will be DOWNGRADED:

  libtiff                                  4.2.0-he0120a3_0 --> 4.1.0-h56a325e_1


Proceed ([y]/n)?

为什么 conda 要更新或降级所有这些其他软件包，而我安装时却没有执行相反的操作

xlrd

？有没有一种方法可以安全地删除刚刚的 xlrd.dll 文件？ （我听说使用

--force

是有风险的。）

Answer 1

不对称

Conda 在删除时重新解决。安装时，Conda 首先尝试“冻结解决”，这相当于保持所有已安装的软件包固定，仅搜索所请求的软件包的兼容版本。在这种特定情况下，xlrd (v2.1.0) 是仅具有

python>=3.6

约束的 noarch。所以这安装在这个

冻结解决

通道中。 约束

xlrd

也将添加到显式规范中。

1 删除时，Conda 将首先删除约束，然后使用新的一组显式规范重新解决环境。正是在这个解决方案中，Conda 识别出较新版本的软件包，然后建议更新。

因此，不对称之处在于冻结的求解明确避免检查任何新包，但删除将触发此类检查。

目前没有办法在不绕过依赖性检查的情况下避免这种情况。

曼巴

---

实际上，

mamba

，一个已编译（快速！）的 

conda 的直接替代品，如果没有任何依赖于它的指定包，将仅删除指定的包。这是我测试中的默认行为。

附录：仍然有一些无法解释的行为

---

我通过首先创建一个具有两个规格的环境来复制您的经验：

name: foo
channels:
  - conda-forge
dependencies:
  - python=3.8.0
  - pip=20

为了模拟这是一个旧环境，我进入

envs/foo/conda-meta/history

并更改了

2^行 # update specs: ['pip=20', 'python=3.8.0']

到

# update specs: ['python=3.8']

随后运行 

conda install xlrd

正如预期的那样。然后

conda remove xlrd

给出了一个有点奇怪的结果：

## Package Plan ##

  environment location: /opt/conda/envs/foo

  removed specs:
    - xlrd


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    pip-21.1.1                 |     pyhd8ed1ab_0         1.1 MB  conda-forge
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:         1.1 MB

The following packages will be REMOVED:

  xlrd-2.0.1-pyhd8ed1ab_3

The following packages will be UPDATED:

  pip                                   20.3.4-pyhd8ed1ab_0 --> 21.1.1-pyhd8ed1ab_0


Proceed ([y]/n)?

这有效地复制了OP结果，然而，这里的额外奇怪之处是，不建议更新

python

包，即使我故意将其约束从

3.8.0

放松到

3.8

。看来

只有不在明确规范中的包才会在包删除期间进行更新

。

---

[1] _{显式规范是 Conda 对用户显式指定的每个约束保留的内部维护记录。您可以使用 conda env export --from-history 查看环境的当前明确规范。原始内部记录可以在}

yourenv/conda-meta/history

找到。

[2] _{不推荐这样做！}

Answer 2

解决方案

解决方案是使用

conda list --revisions

和

conda install --revision=REVNUM

（或

conda install --rev REVNUM

）“回滚”到环境的先前版本。示例

例如，我已经安装了软件包

xlrd

，并且想单独删除它。正如OP所说，简单地使用

conda remove xlrd

会影响其他包。相反，我选择将环境恢复到以前的版本（我没有安装

xlrd

包）。输入

conda list --revisions

将给出：

...

2022-09-05 17:43:08  (rev 8)
    +et_xmlfile-1.1.0 (defaults/linux-64)
    +openpyxl-3.0.9 (defaults/noarch)

2023-11-01 13:16:30  (rev 9)
     ca-certificates  {2022.07.19 (defaults/linux-64) -> 2023.08.22 (defaults/linux-64)}
     openssl  {1.1.1q (defaults/linux-64) -> 1.1.1w (defaults/linux-64)}
    +xlrd-2.0.1 (defaults/noarch)

我想恢复到未安装 

xlrd

的版本，即本例中的 rev 8。所以我输入

conda install --revision=8

。 rev 8 之后对环境所做的更改将被撤消。因此，包

xlrd

将被删除，包

ca-certificates

和

openssl

将被降级，就像我没有输入

conda install xlrd

一样。备注

此方法的局限性在于其行为取决于您的安装方法。如果一次只安装一个软件包，这种方法只会删除该软件包本身，正如我们想要的那样。但是，如果您同时安装多个软件包，这些软件包将被一起删除，并且您需要重新安装其他软件包。