1、背景
此文主要记录conda
的一些用法,大部分命令来自ai搜索以及自己的理解。
2、安装conda
2.1 选择 conda 版本
2.1.1 Anaconda
- 含有 Conda + 大量科学计算包(NumPy、Pandas、Matplotlib 等)
- 适合数据科学、机器学习初学者
- 下载地址:https://www.anaconda.com/products/distribution
2.1.2 Miniconda
- 只含 Conda 和基础 Python,体积小
- 适合开发者或只需精简环境的用户
- 下载地址:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
2.1.3 安装完后推荐的操作
conda update conda
conda create -n base python=3.10
conda activate base
3、Conda基本信息命令
命令 | 功能 |
---|
conda info | 显示 Conda 的基本信息,包括版本、环境路径、渠道等 |
conda list | 列出当前环境中安装的所有包 |
conda list <package> | 查看指定包信息 |
conda info --envs 或 conda env list | 列出所有 Conda 环境及路径 |
conda search <package> | 搜索 Conda 仓库中的包 |
4、环境管理
4.1 创建环境
命令 | 说明 |
---|
conda create -n myenv python=3.9 | 创建名为 myenv 的环境,并指定 Python 版本 |
conda create -n myenv numpy pandas | 创建环境并安装指定包 |
conda create -n myenv --clone oldenv | 克隆现有环境 oldenv 到新环境 myenv |
4.2 激活与退出环境
命令 | 说明 |
---|
conda activate myenv | 激活环境 myenv |
conda deactivate | 退出当前环境 |
conda activate base | 回到基础环境 |
4.3 删除环境
命令 | 说明 |
---|
conda remove -n myenv --all | 删除整个环境 |
conda env remove -n myenv | 同上,效果一致 |
4.4 导出与迁移环境
命令 | 说明 |
---|
conda env export > environment.yml | 导出当前环境到 YAML 文件 |
conda env create -f environment.yml | 根据 YAML 文件创建环境 |
conda list --export > requirements.txt | 导出可供 pip 使用的包列表 |
conda pack -n myenv -o myenv.tar.gz | 将环境打包迁移到另一台机器 |
4.4.1 conda env 导入和导出
- 导出
conda env export --name env_name > environment.yml
- 导入
conda env create -f environment.yml
- 修改导入的env名
如果需要修改导入的env名,手动修改environment.yml文件,修改第一行
。 - 修改某个pip包的源
vi environment.yml
找到 pip
部分进行修改

5、包管理
5.1 安装包
命令 | 说明 |
---|
conda install numpy | 安装最新版本包 |
conda install numpy=1.23.5 | 安装指定版本 |
conda install numpy pandas -c conda-forge | 指定频道安装多个包 |
conda update numpy | 更新包到最新版本 |
conda update --all | 更新所有包 |
5.2 卸载包
命令 | 说明 |
---|
conda remove numpy | 卸载指定包 |
conda uninstall numpy | 同上 |
5.3 查看包信息
命令 | 说明 |
---|
conda list numpy | 查看 numpy 是否安装及版本 |
conda search numpy --info | 查看包的详细信息(版本、依赖、来源) |
6 渠道管理
命令 | 说明 |
---|
conda config --show channels | 查看当前渠道列表 |
conda config --add channels conda-forge | 添加新渠道 |
conda config --set channel_priority strict | 设置严格优先渠道 |
conda config --remove channels conda-forge | 删除渠道 |
conda clean -i | 清理索引缓存,避免渠道冲突 |
6.1 设置清华的源
conda config --remove-key channels
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
conda config --set show_channel_urls yes
conda clean -i
conda config --show channels
conda config --show default_channels
7、环境故障排查与清理
命令 | 说明 |
---|
conda clean -a | 清理缓存、包、索引等,占用空间 |
conda doctor | 检查 Conda 环境是否有潜在问题 |
conda config --show | 查看全部配置,方便排查问题 |
8、特殊操作
场景 | 命令 |
---|
在特定目录创建环境 | conda create -p ./envname python=3.10 (-p 指定路径,不在默认环境列表) |
激活路径环境 | conda activate ./envname |
查看 Python 版本 | python --version (在激活环境后) |
使用 pip 安装 Conda 环境中没有的包 | pip install package_name (推荐先激活环境) |