当前位置: 首页 > ops >正文

Mac下安装Conda虚拟环境管理器

Conda 是一个开源的包、环境管理器,可以用于在同一个机器上创建不同的虚拟环境,安装不同Python 版本的软件包及其依赖,并能够在不同的虚拟环境之间切换。

目录

✅ 推荐方式:安装 Miniconda(轻量版,够用)

1. 更新 Homebrew

2. 安装 Miniconda

3. 配置国内镜像源

4. 初始化 Shell(重要!)

5. 验证安装

6. 创建和管理虚拟环境

① 创建环境  

② 激活环境

③ 关闭环境

④ 删除环境

⑤ 克隆环境

7. 查询已存在的虚拟环境

8. 虚拟环境切换

9. 安装或删除库

安装库

删除库

🚫 不推荐:直接安装 Anaconda


Conda常通过安装Anaconda/Miniconda来进行使用。一般使用Miniconda就够了。Miniconda 是 Anaconda 的简化版,仅包含 Conda 和 Python 基础环境,适合大多数用户。

在 macOS 上通过 Homebrew 安装 Conda的步骤如下:

✅ 推荐方式:安装 Miniconda(轻量版,够用)

Miniconda 是 Conda 的最小化发行版,体积小,只包含 Python 和 Conda,后续需要再手动装包。

1. 更新 Homebrew

brew update

2. 安装 Miniconda

brew install --cask miniconda

⚠️注意:从 2023 年起,brew install miniconda 已被弃用,需使用 --cask

3. 配置国内镜像源

# 1.先清空旧频道,防止冲突
conda config --remove-key channels  # 2.依次添加国内清华镜像源
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/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge# 3.可选:宽松优先级,允许更高版本来自后排频道
conda config --set channel_priority flexible# 4.让终端显示下载来源,方便排错
conda config --set show_channel_urls yes 

查看当前配置的镜像源

conda config --show channels

如若想要恢复官方默认镜像,则可以设置:

# 删除所有镜像源
conda config --remove-key channels 
# 恢复设置默认镜像源
conda config --add channels defaults

4. 初始化 Shell(重要!)

安装完成后,需手动初始化 Conda 到当前 shell(如 zsh/bash):

conda init "$(basename "${SHELL}")"

然后重启终端,或执行:

source ~/.zshrc  # 或 ~/.bashrc

5. 验证安装

conda --version #或 conda -V

若显示版本号(如 conda 24.x.x),则安装成功。

查看Conda信息

conda info

检查更新当前conda

conda update conda

注意事项:

路径差异:

        Intel Mac: /usr/local/Caskroom/miniconda/base

        Apple Silicon (M1/M2): /opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base

避免冲突:

  • 如果已安装过 Anaconda/Miniconda,建议先卸载旧版本(删除 ~/anaconda3 或 ~/miniconda3 目录)

6. 创建和管理虚拟环境

① 创建环境  

指定 Python 版本并创建独立环境(例如名为 myenv):

conda create -n myenv python=3.12.1
② 激活环境

使用前需激活目标环境:

conda activate myenv

激活之后所有的与python的操作都是在这个虚拟环境中进行的

③ 关闭环境

即可关闭虚拟环境,这里不需要指定具体的虚拟环境名称

conda deactivate

只回退一层到 base 默认层,如果想要退回系统 Python,需要再执行一次上述命令

系统 Python↑
(base)               ← 终端启动时自动压栈↑
(myenv)              ← 你手动 conda activate myenv 再压一层
④ 删除环境
conda env remove -n myenv
⑤ 克隆环境
conda create -n myenv_copy --clone myenv

⚠️ 注意:只复制 conda 安装的包conda list 能看到的那部分),克隆时 不会 复制 pip 安装的包;

7. 查询已存在的虚拟环境

这些虚拟环境都存在/opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base/envs文件夹下

conda env list #或 conda info -e 或 conda info --envs
/opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base
├── envs/
│   ├── myenv/
│   ├── tf-gpu/
│   └── ...

8. 虚拟环境切换

conda activate 目标环境名

9. 安装或删除库

⚠️ 注意:先conda activate myenv 激活环境后再进行安装包,否则会安装到base或其他环境

当激活虚拟环境后,也就是出现(myenv),就说明已经进入虚拟环境中

安装库

✅ 优先用 Conda 源

conda install package

如果想降级某个包,conda install package=旧版本

✅ 如果 Conda 源没有,再用 pip

pip install some-package

混用 Conda 和 pip 时,先 conda → 后 pip,可减少依赖冲突

如果缓存出现问题,可能会导致安装失败。你可以尝试清理缓存后再试

pip cache purge
删除库

用 Conda 卸载

conda remove package

用 pip 卸载

pip uninstall some-package

查看当前环境已装库

conda list          # 列出所有包(含 conda + pip)
pip list            # 仅 pip 安装的包

🚫 不推荐:直接安装 Anaconda

Anaconda 体积庞大(>500MB),包含大量预装科学包,可通过:

brew install --cask anaconda

但需手动配置 PATH(类似 Miniconda 的初始化步骤)

    http://www.xdnf.cn/news/17237.html

    相关文章:

  1. 2025小程序怎么快速接入美团核销,实现自动化核销
  2. 防火墙概述
  3. GPT-OSS重磅开源:当OpenAI重拾“开放”初心
  4. 新手向:Python实现图片转ASCII艺术
  5. Cell-cultured meat: The new favorite on the future dining table
  6. 【昇腾】基于RK3588 arm架构Ubuntu22.04系统上适配Atlas 200I A2加速模块安装EP模式下的驱动固件包_20250808
  7. [202403-E]春日
  8. Function + 异常策略链:构建可组合的异常封装工具类
  9. 智慧社区(十)——声明式日志记录与小区地图功能实现
  10. Go通道操作全解析:从基础到高并发模式
  11. 智能厨具机器人的革命性升级:Deepoc具身模型外拓板技术解析
  12. 第六章第四节 PWM驱动LED呼吸灯 PWM驱动舵机 PWM驱动直流电机
  13. Kotlin反射
  14. 暴力解决MySQL连接失败
  15. 从0配置yolo实例分割(ubuntu)
  16. springBoot集成minio并实现文件的上传下载
  17. OpenAI 开源模型 GPT-OSS MCP服务器深度解密:从工具集成到系统提示全自动化,浏览器+Python无缝协同的底层逻辑
  18. 轻松实现浏览器自动化——AI浏览器自动化框架Stagehand
  19. 【R语言】重新绘制高清MaxEnt的单因素响应曲线图像
  20. 写Rust GPU内核驱动:GPU驱动工作原理简述
  21. 告别Cursor!最强AI编程辅助Claude Code安装到使用全流程讲解
  22. Beelzebub靶机
  23. 第二十七天(数据结构:图)
  24. Linux线程学习
  25. Flutter 局部刷新方案对比:ValueListenableBuilder vs. GetBuilder vs. Obx
  26. 力扣经典算法篇-46-阶乘后的零(正向步长遍历,逆向步长遍历)
  27. 了解大型语言模型:力量与潜力
  28. 什么是键值缓存?让 LLM 闪电般快速
  29. 每日五个pyecharts可视化图表-bars(6)
  30. 关于Android studio调试功能使用