Conda 命令教程
conda 是一个开源的包管理器和环境管理器，它可以用于安装和管理 Python 包以及其他的依赖项。这里将介绍常用的 conda 命令，并特别说明如何使用镜像源下载包。
1. 安装与更新 Conda
在使用 conda 之前，确保你已经安装了 Anaconda 或 Miniconda。如果没有，可以从 Anaconda 官网 下载并安装。
# 查看 conda 是否安装成功
conda --version# 更新 conda
conda update conda
2. 创建虚拟环境
虚拟环境是隔离的环境，可以在其中安装不同版本的包。
# 创建一个新的环境
conda create --name myenv python=3.8# 激活环境
conda activate myenv# 退出环境
conda deactivate
3. 安装和卸载包
安装和卸载包是 conda 的最常见操作。
# 安装包
conda install numpy# 安装指定版本的包
conda install numpy=1.21# 批量安装多个包
conda install numpy pandas scikit-learn# 卸载包
conda remove numpy
4. 列出已安装的包
查看当前环境中已安装的所有包及其版本。
conda list
5. 更新包
更新环境中已经安装的包到最新版本。
conda update numpy
6. 使用镜像源下载包
由于国内访问官方的 conda 源较慢，使用镜像源能显著提高下载速度。常用的国内镜像源有清华大学、阿里云、华中科技大学等。以下是如何更改 conda 的源：
6.1 临时使用镜像源
使用 -c 参数来指定一个镜像源。例如，使用清华大学的镜像源：
conda install -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main numpy
6.2 永久更改镜像源
通过修改 .condarc 配置文件，可以永久使用镜像源。
-
打开
~/.condarc文件（如果没有该文件，可以手动创建）。 -
添加以下内容（使用清华镜像为例）：
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- defaults
show_channel_urls: true
注意：如果是Windows系统，可以通过
conda config --add channels命令来添加镜像源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
6.3 常见国内镜像源
- 清华大学镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/
- 阿里云镜像：https://mirrors.aliyun.com/anaconda/
- 华中科技大学镜像：https://mirror.hust.edu.cn/anaconda/
7. 查看可用的包
如果你想查看某个包是否可用，可以使用 search 命令。
conda search numpy
8. 更新 Conda 环境
如果你想要更新整个环境中的所有包，可以使用：
conda update --all
9. 导出和导入环境
将当前环境导出为一个 environment.yml 文件，以便在其他地方重建相同的环境。
# 导出环境
conda env export > environment.yml# 从文件导入环境
conda env create -f environment.yml
10. 清理 Conda 缓存
长时间使用 Conda 后，缓存会占用大量磁盘空间。可以使用以下命令清理缓存：
conda clean --all
总结
- Conda 是一个强大的环境和包管理工具，可以帮助你轻松管理项目依赖。
- 使用镜像源可以显著提高国内用户的下载速度，特别是对大包的安装。
- 通过创建和管理虚拟环境，你可以保持不同项目的依赖独立，避免版本冲突。
通过掌握这些常用命令，你就能更加高效地使用 Conda 进行包管理和环境配置。
