环境管理

环境管理是 Conda 的核心功能，它允许您为不同项目创建相互隔离的 Python 环境。

创建新环境
使用 conda create 命令可以创建一个新的虚拟环境。您可以选择指定 Python 版本，并在创建时安装必要的包。

# 创建一个名为 myenv 的新环境
conda create --name myenv

# 创建环境并指定 Python 版本为 3.10
conda create --name myenv python=3.10

# 创建环境时直接安装多个包（如 numpy 和 pandas）
conda create --name myenv python=3.10 numpy pandas

激活与退出环境
创建环境后，需要激活才能使用。退出环境则返回基础（base）环境。

# 激活名为 myenv 的环境（Windows/Linux/macOS 通用）
conda activate myenv

# 退出当前环境
conda deactivate

激活后，命令行提示符通常会显示当前环境名，如 (myenv)。

查看环境列表
您可以查看所有已创建的虚拟环境列表，当前激活的环境前会有一个星号（*）标记。

conda env list
# 或者使用
conda info --envs

删除环境
当某个环境不再需要时，可以将其彻底删除以释放磁盘空间。

conda remove --name myenv --all

克隆与导出环境
您可以克隆一个已有的环境作为备份，或者将环境配置导出为文件，方便在其他机器上复现相同的环境。

# 克隆环境
conda create --name myenv_copy --clone myenv

# 导出当前环境配置到 environment.yml 文件
conda env export > environment.yml

# 根据 YAML 文件创建新环境
conda env create -f environment.yml

包管理

在激活的特定环境中，您可以方便地管理各种软件包。

安装包
使用 conda install 命令安装包。建议优先使用 Conda 而非 pip，以更好地处理依赖关系。

# 在当前激活的环境中安装 numpy
conda install numpy

# 安装指定版本的包（如 numpy 1.23.0）
conda install numpy=1.23.0

# 一次安装多个包
conda install pandas matplotlib scikit-learn

# 从特定的频道（如 conda-forge）安装包
conda install -c conda-forge opencv

更新与卸载包
您可以更新单个包、所有包，或卸载不再需要的包。

# 更新指定的包（如 numpy）
conda update numpy

# 更新环境中的所有包（请谨慎操作，可能引起依赖冲突）
conda update --all

# 卸载指定的包
conda remove numpy

查看已安装的包
列出当前环境中所有已安装的包及其版本。

conda list

搜索包
在安装前，您可以搜索可用的包版本。

# 模糊搜索包名中包含特定字段的包
conda search pandas

# 精确搜索特定包名的所有版本
conda search --full-name python

配置与实用命令

查看信息与更新 Conda

# 查看 Conda 版本
conda --version

# 更新 Conda 自身到最新版本
conda update conda

清理缓存
定期清理缓存可以释放磁盘空间。

# 清理所有类型的缓存（包括未使用的包和临时文件）
conda clean --all

配置国内镜像源
为了提升在国内的下载速度，可以配置清华镜像等国内源。

# 以配置清华源为例
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/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes

如果需要恢复默认源，可以使用命令 conda config --remove-key channels。

环境管理

环境管理是 Conda 的核心功能，它允许您为不同项目创建相互隔离的 Python 环境。

创建新环境
使用 conda create 命令可以创建一个新的虚拟环境。您可以选择指定 Python 版本，并在创建时安装必要的包。

# 创建一个名为 myenv 的新环境
conda create --name myenv

# 创建环境并指定 Python 版本为 3.10
conda create --name myenv python=3.10

# 创建环境时直接安装多个包（如 numpy 和 pandas）
conda create --name myenv python=3.10 numpy pandas

激活与退出环境
创建环境后，需要激活才能使用。退出环境则返回基础（base）环境。

# 激活名为 myenv 的环境（Windows/Linux/macOS 通用）
conda activate myenv

# 退出当前环境
conda deactivate

激活后，命令行提示符通常会显示当前环境名，如 (myenv)。

查看环境列表
您可以查看所有已创建的虚拟环境列表，当前激活的环境前会有一个星号（*）标记。

conda env list
# 或者使用
conda info --envs

删除环境
当某个环境不再需要时，可以将其彻底删除以释放磁盘空间。

conda remove --name myenv --all

克隆与导出环境
您可以克隆一个已有的环境作为备份，或者将环境配置导出为文件，方便在其他机器上复现相同的环境。

# 克隆环境
conda create --name myenv_copy --clone myenv

# 导出当前环境配置到 environment.yml 文件
conda env export > environment.yml

# 根据 YAML 文件创建新环境
conda env create -f environment.yml

包管理

在激活的特定环境中，您可以方便地管理各种软件包。

安装包
使用 conda install 命令安装包。建议优先使用 Conda 而非 pip，以更好地处理依赖关系。

# 在当前激活的环境中安装 numpy
conda install numpy

# 安装指定版本的包（如 numpy 1.23.0）
conda install numpy=1.23.0

# 一次安装多个包
conda install pandas matplotlib scikit-learn

# 从特定的频道（如 conda-forge）安装包
conda install -c conda-forge opencv

更新与卸载包
您可以更新单个包、所有包，或卸载不再需要的包。

# 更新指定的包（如 numpy）
conda update numpy

# 更新环境中的所有包（请谨慎操作，可能引起依赖冲突）
conda update --all

# 卸载指定的包
conda remove numpy

查看已安装的包
列出当前环境中所有已安装的包及其版本。

conda list

搜索包
在安装前，您可以搜索可用的包版本。

# 模糊搜索包名中包含特定字段的包
conda search pandas

# 精确搜索特定包名的所有版本
conda search --full-name python

配置与实用命令

查看信息与更新 Conda

# 查看 Conda 版本
conda --version

# 更新 Conda 自身到最新版本
conda update conda

清理缓存
定期清理缓存可以释放磁盘空间。

# 清理所有类型的缓存（包括未使用的包和临时文件）
conda clean --all

配置国内镜像源
为了提升在国内的下载速度，可以配置清华镜像等国内源。

# 以配置清华源为例
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/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes

如果需要恢复默认源，可以使用命令 conda config --remove-key channels。