Anaconda 安装以及命令总结文档

以下是一份详细的 Anaconda 命令总结文档,涵盖环境管理、包管理、配置、常用工具等核心操作:


Anaconda 命令总结


1. 安装与更新

命令 说明
conda --version 查看 Conda 版本
conda update numpy 更新 numpy自身
conda update anaconda 更新 Anaconda 元包(包括大部分科学计算库)
conda install numpy= 安装指定版本的 numpy

2. 环境管理

创建与删除环境
命令 说明
conda create --name 创建新环境(默认 Python 版本)
conda create --name python=3.12 创建指定 Python 版本的环境
conda create --name --clone 克隆现有环境
conda remove --name --all 删除环境(包括所有包)
激活与退出环境
系统 命令
Windows conda activate
Linux/macOS conda activate source activate
退出环境 conda deactivate
查看环境
命令 说明
conda env list 列出所有已创建的环境
conda info --envs 查看环境路径列表
conda list 查看当前环境的已安装包

3. 包管理

安装与卸载
命令 说明
conda install 安装包(自动解决依赖)
conda install =1.0 安装指定版本包
conda install -c 从指定渠道安装包(如 conda-forge
conda remove 卸载包
批量操作
命令 说明
conda update --all 更新当前环境所有包
conda update 更新指定包
conda search 搜索可用包版本

4. 环境导出与共享

命令 说明
conda env export > environment.yml 导出当前环境配置到 YAML 文件
conda env create -f environment.yml 通过 YAML 文件创建环境
conda env export --from-history > environment.yml 仅导出手动安装的包(简化依赖)

5. 渠道(Channel)管理

命令 说明
conda config --add channels 添加渠道(如清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set channel_priority strict 设置渠道优先级(避免依赖冲突)
conda config --show channels 查看当前配置的渠道列表
conda config --remove channels 移除指定渠道

6. 配置管理

命令 说明
conda config --show 查看所有 Conda 配置
conda config --set 修改配置(如 auto_activate_base false 禁止自动激活 base 环境)
conda config --remove-key 删除配置项

7. 实用命令

命令 说明
conda clean --all 清理未使用的包和缓存(释放磁盘空间)
conda list --revisions 查看环境修改历史
conda install --rev 回滚到指定版本的环境

8. Jupyter Notebook 集成

命令 说明
conda install ipykernel 在当前环境安装 Jupyter 内核
python -m ipykernel install --user --name 将环境添加到 Jupyter Notebook
jupyter kernelspec list 查看已安装的 Jupyter 内核
jupyter kernelspec uninstall 移除 Jupyter 内核

9. Conda 与 Pip 结合使用

  • 优先使用 Conda 安装包(避免依赖冲突)
  • 若包不在 Conda 仓库中,可使用 Pip:
    conda install pip  # 在环境中安装 pip
    pip install <package_name>
    
  • 导出混合环境
    conda env export --no-builds > environment.yml  # 导出环境(包含 Conda 和 Pip 包)
    

10. 常见问题处理

  1. 环境损坏

    conda list --revisions  # 查看历史版本
    conda install --rev <number>  # 回滚到指定版本
    
  2. 包冲突

    conda install --force-reinstall <package>  # 强制重新安装包
    
  3. 清理缓存

    conda clean --all  # 清理所有缓存
    

注意事项

  • 操作环境时建议优先使用 --name 指定环境名称。
  • 跨平台共享环境时,使用 --from-history 选项可避免系统依赖问题。
  • 避免在 base 环境中安装过多包,推荐为每个项目创建独立环境。

希望这份文档能帮助你高效使用 Anaconda!

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