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    概述

    Artifactory本地支持Conda存储库Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/ c++， FORTRAN等编程语言，让您完全控制Conda包的部署和解析过程。

    Conda存储库提供以下好处:

    • 具有细粒度访问控制的安全私有本地Conda存储库。

    • 代理远程Conda资源和缓存下载的Conda包的能力，使您独立于网络2022世界杯阿根廷预选赛赛程和远程资源。

    • 虚拟Conda存储库，支持单个URL，通过该URL管理所有Conda包的解析和部署。

    • 托管在Artifactory本地存储库中的Conda包的元数据计算。

    • 版本管理:存档上传到本地存储库的包的旧版本。

      最小支持的Conda客户端版本

      Artifactory支持Conda客户端4.3.0及以上版本。建议使用最新版本。


    页面内容

    配置

    局部存储库

    要启用Conda元数据的计算，请在政府模块，转到存储库|存储库|当地的并选择Conda随着包类型当您创建本地存储库时。

    本地存储库布局

    当地的Conda repositArtifactory中的ory使您可以灵活地按照自己选择的布局部署包。在将Conda二进制文件部署到嵌套路径时，重要的是要确保通道URL在您的.condarcFile正确反映包的路径。Conda客户端自动将主机平台作为通道URL中的子目录追加。当您部署这些包时，您需要满足这个需求并将您的包上传到相关的子目录中。例如，考虑以下Artifactory中的有效包路径:

    conda-local / osx - 64 / my-conda-package.tar.bz2

    基于此布局，在您的.condarc文件是:

    < YOUR_SERVER_URL > / artifactory / api / conda / conda-local

    在上面的例子中，Conda将自动追加平台(即osx - 64）.

    另一个示例显示了更详细的部署路径，例如:

    conda-local /我/的/ / osx - 64 / my-conda-package.tar.bz2布局

    本例中通道URL的设置如下:

    < YOUR_SERVER_URL > / artifactory / api / conda / conda-local /我的/自己的布局

    扩展的最佳实践

    Conda存储库元数据在包级别上维护，这意味着Conda包的父目录也是Conda的父目录repodata.json元数据文件。为了最大限度地提高扩展效率，尽可能避免将大量包部署到单个父目录中。来使Artifactory元数据计算过程提供最大的性能，t尝试以一种支持模块化的方式来规划您的本地存储库布局，避免将大量工件作为其直接子目录。

    远程存储库

    您可以创建一个Conda远程存储库来代理和缓存远程存储库或其他Artifactory实例。

    方法存储和更新远程Conda存储库的索引文件检索缓存周期在远程存储库上进行设置。


    虚拟存储库

    Artifactory中的虚拟存储库聚合来自本地和远程存储库的包，允许您从为虚拟存储库定义的单个URL访问本地托管的Conda包和远程代理的Conda库。

    要创建虚拟Conda存储库，请设置Conda随着包类型，的基础本地和远程Conda存储库存储库部分。

    虚拟存储库元数据

    Artifactory以一种聪明的方式维护聚合的虚拟存储库元数据，通过反映聚合的更改来保持元数据的最新当地的实时存储库。对聚合远程存储库，虚拟存储库元数据按需更新，默认情况下最小间隔为10分钟。控件控制续订期限检索缓存周期虚拟存储库的参数。

    解决Conda包

    在UI中解析Conda包

    当在Artifacts Tree Browser中选择Conda存储库时，单击给我介绍查看可用于发布Conda包或配置Conda客户端以使用所选的组件解析工件的代码片段存储库．

    使用Conda客户端解析Conda包

    1.执行设置您的.condarc文件中的说明给我介绍Conda的页面。

    2.从你的人工Conda存储库安装一个包:

    conda install

    3.从Conda存储库中的特定子通道安装包:

    conda install -c   .使用实例

    4.在Artifactory Conda存储库中搜索包:

    conda search


    部署Conda包

    可以将包部署到本地或虚拟Conda存储库部署UI中的特性或者使用您选择的HTTP客户端。

    元数据更新

    当添加、删除、复制或移动Conda包时，Conda元数据会自动计算和更新。计算只在与包相关的操作完成后调用。

    有时可能需要30秒才能完成由于该进程是异步的，其性能取决于整个系统负载。
    虽然很少需要，但您可能希望在整个存储库上调用元数据计算。可以使用重新计算指数选项后，在树浏览器中右键单击存储库，或者通过REST API．

    设置默认部署存储库

    要将Conda包部署到虚拟Conda存储库，请确保已设置默认部署存储库．


    通过UI部署包

    您可以在UI中的Deploy中拖放或选择要上传的Conda包。

    部署源包

    部署源时，会自动显示目标路径，我们推荐不改变这条路径．更改'src /普通发布版'路径将导致Artifactory不能将该包识别为Conda包，因为Artifactory将无法索引它。

    使用cURL部署包

    要将包部署到Artifactory存储库，您可以使用Artifactory web UI，或者使用HTTP客户端(如cURL)上传包:


    部署源包 
    curl -XPUT ${USERNAME}:${PASSWORD} "http://localhost:8080/artifactory/conda-local/" -T my-package-1.0.0.tar.bz2


    查看单个Conda包信息

    Artifactory支持直接从UI查看选定的Conda包元数据。

    在工件存储库浏览器，选择您的虚拟Conda存储库，向下滚动以找到并选择您想要检查的包。元数据显示在Conda信息选项卡。

    重新索引Conda存储库

    您可以通过UI或REST API触发本地Conda存储库的异步重新索引。
    控件中选择Conda存储库存储库列表并选择重新计算指数．这需要Admin权限。

    要通过REST API重新索引Conda存储库，请参考计算Conda存储库元数据．

    调优元数据工作线程

    Conda元数据工作者

    Conda基于存储库存储事件异步计算元数据。并行处理元数据计算(特别是Conda任务)的工作线程总数默认为5。在较大的范围内，您可以通过编辑您的JFROG_HOME美元/ artifactory / var / etc / artifactory / artifactory.system.properties文件，并添加以下参数:

    artifactory.conda.metadata.calculation.workers = < NUMBER_OF_WORKERS >
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