小让の码场

简介

Conda 是一款开源的包和环境管理工具，支持 Python、R、Ruby、Lua 等多种语言，兼容 Windows、macOS 和 Linux。
可快速安装、运行和更新软件包及其依赖。
便捷创建、保存、加载和切换独立环境，灵活管理依赖，互不影响。

下载 & 安装✨

Conda 存在如下两个版本：

Miniconda：轻量版，仅包含 Conda 和 Python，适合希望手动安装依赖的用户。🚀🚀🚀推荐安装 Miniconda，占用空间小，按需安装依赖。
Anaconda：完整版本，包含 Conda 以及大量预装的科学计算和数据分析库（如 NumPy、Pandas、Scikit-learn）。

前往 Anaconda 官网或者清华大学开源软件镜像站（推荐👍👍👍）进行下载，点击右侧的 "获取下载链接" ➡️ 在弹框中选择 "应用软件" 一栏 ➡️ 点击 "Conda" ➡️ 选择适用于你操作系统的最新 Miniconda 安装包 ➡️ 点击等待下载完成。双击运行安装包，开始进行安装，安装过程非常简单，只需要一直点击 ➡️ 下一步即可。在安装过程中，有两个步骤值得注意：

自定义软件的安装路径，如 E:\devsoft\miniconda3。
高级安装选项（Advanced Installation Options），用于自定义 Miniconda 在 Windows 上的集成方式。每个选项的含义如下：
- Create shortcuts（创建快捷方式）✅
  - 在"开始菜单"或桌面创建快捷方式，建议勾选。
- Add Miniconda3 to my PATH environment variable（将 Miniconda 添加到 PATH 环境变量）❌（不推荐）
  - 正确做法：安装完成后，使用 "Anaconda Prompt" 或 "Miniconda Prompt" 来运行 conda 命令，而不是直接在 CMD 或 PowerShell 中使用。
  - 勾选该选项虽然可以直接在 CMD 或 PowerShell 运行 conda 命令，但可能与系统已有的 Python 版本冲突，因此不建议勾选。
- Register Miniconda3 as my default Python 3.12（将 Miniconda3 设为默认 Python 3.12）✅（推荐）
  - 允许其他程序（如 VSCode、PyCharm）自动检测并使用 Miniconda 的 Python 版本，建议勾选。
- Clear the package cache upon completion（安装后清理包缓存）✅（推荐）
  - 释放磁盘空间，不影响功能，建议勾选。

环境变量配置 (可选)

在终端中使用 conda 命令时会报如下错误：出现该报错的原因在于 conda 命令无法被识别，因此我们需要配置一下系统环境变量。

右键点击 "计算机" 或 "此电脑"，选择 "属性"。
点击 "高级系统设置"。
在弹出的 "系统属性" 窗口中，点击 "环境变量"。
在 "系统变量" 区域，点击 "新建"。
1. 新建 MINICONDA_HOME 系统变量，变量值为 miniconda 的安装路径，如 E:\devsoft\miniconda3。
配置 Path 系统变量。
1. 在 "系统变量" 中找到 Path 变量，点击 "编辑"。
2. 点击 "新建"，添加 %MINICONDA_HOME%、%MINICONDA_HOME%\Scripts 和 %MINICONDA_HOME%\Library\bin，然后尽量将其 "上移"。
3. 最后一路点击 "确定" 进行保存配置。

更新镜像源✨

各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件来使用清华大学开源软件镜像站。

不同系统下的 .condarc 目录如下：

macOS: ${HOME}/.condarc
Windows: C:\Users\<YourUserName>\.condarc
Linux: ${HOME}/.condarc

NOTE

由于 Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，所以需要先生成该文件之后再进行修改。搜索应用，以管理员身份运行 "Anaconda Prompt"，在打开的终端中运行 conda config --set show_channel_urls yes 命令。

在用户目录下使用记事本打开 .condarc 文件，先清空文件中原有内容，然后拷贝以下内容至该文件中：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

运行 conda clean -i 命令清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

TIP

9. pip 加速（清华镜像源）：pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ^b672a0

常用命令

Conda 版本和信息

bash

conda --version           # 查看 Conda 版本
conda info                # 显示 Conda 配置信息
conda list                # 查看已安装的所有包

管理环境 (工作区)🚀🚀🚀

bash

conda create -n myenv python=3.12  # 创建名为 myenv 的环境，并安装指定版本的 Python
conda env list                     # 查看已创建的环境
conda activate myenv                # 激活 myenv 环境
conda deactivate                    # 退出当前环境
conda remove -n myenv --all         # 删除 myenv 环境

管理软件包

bash

conda install numpy pandas          # 安装 NumPy 和 Pandas
conda update numpy                  # 更新 NumPy
conda uninstall numpy                # 卸载 NumPy
conda list                           # 查看当前环境已安装的包

导出和恢复环境

bash

conda env export > environment.yml   # 导出当前环境到文件
conda env create -f environment.yml  # 从 environment.yml 文件创建环境

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环境变量配置 (可选) ​

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常用命令 ​

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