对于给定的conda包，我如何列出依赖它的包？
我最近在一个已经有 MPI (openmpi) 版本的大学集群上安装了 anaconda。与 anaconda 一起安装的mpich2包和mpi4py包对于 mpi4py 的演示很好，但mpi*编译器（mpicc 等）不兼容。所以我conda remove会mpich2和mpi4py习惯于使用本地 MPIpip安装mpi4py和编译器进行安装。
我不得不四处寻找mpi4py's dependencies 和mpich2'sdependents，我只确定了mpi4py. 有没有一种“简单”的方法来找出取决于mpich2什么？
conda info将告诉您您所在的目录（或多个目录）package cache。这些目录包含每个包的唯一目录，每个包目录包含一个info目录和一个名为index.json. requires每个文件中都有一个引用依赖项列表的字段conda。所以简而言之，您需要在这些文件中搜索您要删除的包。
例如，如果anaconda' 安装在我的主目录中，因此包缓存是~/anaconda/pkgs，要查找mpich2' 的依赖项，我会：
grep mpich2 ~/anaconda/pkgs/*/info/index.json
您将看到anaconda包的 2 行，因为mpich2它们都在上述requires列表和名为depends. 您还将看到每个可用包对应的一行mpich2，因为每个包还有一个name字段。然后，您将看到每个依赖于 requires 的包的一行或多行 mpich2。我的搜索只产生了mpi4py.
现在我认为您可以进行--dry-run删除，但似乎remove不会删除家属，因此没有列出任何特别之处。
如果grep不可用，那么我相信你可以制作一个 python 脚本来做同样的事情，使用说glob模块，甚至json可以进行搜索。
conda search --reverse-dependency <package>
应该是答案。除了它不工作。请对此问题进行投票，以表明它对用户很重要。已于 1 月 18 日报告，状态没有变化。希望如果收集到足够的选票，它将被关注。或者也许有人可以提交 PR 来修复它。
在那之前，如果 pip 的包反向依赖的版本与 conda 的版本相同，那么您可能会使用pipdeptree获得部分解决方案，但通常情况并非如此。但至少它会给你一些指示。
pipdeptree --reverse --packages <package>
使用最新版本的 conda，您可以
conda remove --dry-run <package>
获取将与给定软件包一起卸载的软件包列表。
搜索包缓存只会显示您已经下载的包。对于您的情况，这种行为很好，但是如果您想知道依赖于给定包的每个包，更好的方法是搜索频道的 repodata。repodata 缓存在 中~/anaconda/pkgs/cache，或者您可以使用浏览器导航到http://repo.continuum.io/pkgs/free/并单击repodata.json您使用的平台（对于 Binstar，请访问例如https://conda .binstar.org/asmeurer）。然后在“depends”键中搜索包的名称。
无耻的插件：conda-depgraph可以很容易地做到这一点：
$ conda depgraph --from-channels in mpich2
┌────────┐
│anaconda│
└───┬─┬──┘
│ │
│ └──┐
v │
┌──────┐ │
│mpi4py│ │
└──┬───┘ │
│ ┌───┘
│ │
v v
┌──────┐
│mpich2│
└──────┘
根据 Yann 的回答，在 conda 核心中进行代码潜水并阅读此内容，我想出了以下脚本来获取所有缓存通道的反向依赖图：
import glob
import json
import os
from collections import defaultdict
info = json.load(os.popen('conda info --json'))
print('Loading channels...')
channels = [
json.load(open(repodata))
for pkg_dir in info['pkgs_dirs']
for repodata in glob.glob(os.path.join(pkg_dir, 'cache', '*.json'))
]
print('Done')
rdeps = defaultdict(set)
for c in channels:
for k, v in c['packages'].items():
package = '-'.join(k.split('-')[:-2])
for dep in v['depends']:
dependant = dep.split()[0]
rdeps[dependant].add((package, c['_url']))
现在你可以得到一个特定包的反向依赖：
>>> print(rdeps['mpich2'])
set()
好吧，现在没有什么依赖它了......但是如果你在 ipython 或 Jupyter 中运行它，你可以快速查询反向依赖关系，例如：
>>> print(rdeps['aiosqlite'])
{('databases', 'https://conda.anaconda.org/conda-forge/linux-64')}
你得到包名（没有版本，可能有很多）和频道 URL（它可以告诉你，如果它是pkgs/main/(arch)或conda-forge等等）。
为此有一个 conda 包：conda-tree。文档。
要查找依赖于包的包：
# which packages depend on a specific package
$ conda-tree whoneeds xz
['samtools', 'bcftools', 'htslib', 'python']
你也可以转储整个依赖树，然后搜索：
# full dependency tree
$ conda-tree deptree --full
neovim==0.3.1
├─ pynvim 0.3.2 [required: any]
│ ├─ greenlet 0.4.15 [required: any]
...
mamba repoquery虽然Mamba主要是 Conda 的替代品，但它提供的额外功能之一是通过其repoquerycommand进行依赖和反向依赖查询的可靠功能。但是请注意，这仅适用于环境级别的关系，因此必须安装包并激活环境。
请注意，这与最初的问题相去甚远，所以我只是进行mpi4py安装演示并使用已安装的版本。
$ mamba create -n so-mpi4py mpi4py
## installs 24 packages
$ conda activate so-mpi4py
(so-mpi4py) $ mamba repoquery whoneeds mpich
__ __ __ __
/ \ / \ / \ / \
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/ _/ \_____/ `
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██║ ╚═╝ ██║██║ ██║██║ ╚═╝ ██║██████╔╝██║ ██║
╚═╝ ╚═╝╚═╝ ╚═╝╚═╝ ╚═╝╚═════╝ ╚═╝ ╚═╝
mamba (0.19.0) supported by @QuantStack
GitHub: https://github.com/mamba-org/mamba
Twitter: https://twitter.com/QuantStack
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Executing the query mpich
Name Version Build Depends Channel
────────────────────────────────────────────────────────────────────────
mpi4py 3.1.3 py310hd348148_0 mpich >=3.4,<4.0.0a0 conda-forge/osx-64
就个人而言，我通常使用树格式，与
(so-mpi4py) $ mamba repoquery whoneeds --tree mpich
mpich[3.4.2]
└─ mpi4py[3.1.3]
更多的是对其有用性的证明，我注意到我的一个 R 环境不知何故最终安装了 Python。我对此很严格，所以我伸手去拿mamba repoquery whoneeds，发现：
(bioc_3_12) host:dir usr$ mamba repoquery whoneeds -t python
Executing the query python
python[3.9.2]
├─ numpy[1.20.2]
│ └─ colormath[3.0.0]
│ └─ spectra[0.0.11]
│ └─ r-rspectra[0.16_0] # <- this package is the culprit!
│ └─ r-uwot[0.1.10]
├─ networkx[2.5]
│ └─ colormath already visited
├─ certifi[2021.5.30]
│ └─ setuptools[49.6.0]
│ ├─ networkx already visited
│ └─ pip[21.0.1]
├─ python_abi[3.9]
│ ├─ numpy already visited
│ ├─ certifi already visited
│ └─ setuptools already visited
├─ colormath already visited
├─ spectra already visited
├─ decorator[4.4.2]
│ └─ networkx already visited
├─ wheel[0.36.2]
│ └─ pip already visited
├─ pip already visited
└─ setuptools already visited
r-spectra结果发现Conda Forge 中的包配方错误地将其依赖项之一声明为 Python 包 ( spectra) 而不是 C++ 动态库 ( spectralib)。