pip freeze >requirements.txt
conda config --show channels 查看镜像源
conda config --remove channels 【url】 删除镜像源
conda clean -t 清理缓存
conda clean -p 清理
conda clean -a 删除没用的包
conda config --set auto_activate_base false 禁用自动激活base环境
查看当前配置的镜像源
npm config get registry
electron 打包慢时,修改.npmrc文件,配置如下
registry=https://registry.npmmirror.com/
disturl=https://registry.npmmirror.com/-/binary/node/
sass_binary_site=https://registry.npmmirror.com/node-sass
phantomjs_cdnurl=https://registry.npmmirror.com/phantomjs
chromedriver_cdnurl=https://registry.npmmirror.com/-/binary/chromedriver/
operadriver_cdnurl=https://registry.npmmirror.com/-/binary/operadriver/
electron_mirror=https://registry.npmmirror.com/-/binary/electron/
electron_builder_binaries_mirror=https://registry.npmmirror.com/-/binary/electron-builder-binaries/
always-auth=false
查看当前有哪些虚拟环境
conda env list
创建一个新的虚拟环境
conda create --name jupyter_venv python=3.8
激活虚拟环境
conda activate jupyter_venv
退出当前虚拟环境
conda deactivate
删除某个虚拟环境,其中,-n与--name等价,表示虚拟环境名
conda remove -n your_env_name --all
复制某个虚拟环境
conda create --name new_env_name --clone old_env_name
分享/备份一个虚拟环境
conda env export > environment.yml
对方拿到environment.yml文件后,将该文件放在工作目录下,可以通过以下命令从该文件创建环境即可。
conda env create -f environment.yml
安装包
conda install [package] (如:conda install numpy)
conda install xlrd=1.2.0 (注意是单等于号)
也可以使用pip install安装:
批量导出依赖包
conda list -e > requirements.txt
更多查看
https://blog.csdn.net/Libra1313/article/details/138857691
安装下载:https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases
查看可用版本
nvm list available
安装 Node.js 版本,安装 18.16.0 版本:
nvm install 18.16.0
安装最新的 LTS 版本:
nvm install --lts
安装最新的 Node.js 版本:
nvm install node
切换 Node.js 版本,使用特定版本的 Node.js:
nvm use
nvm use 18.16.0
设置默认版本:
nvm alias default
nvm alias default 18.16.0
列出所有已安装的 Node.js 版本
nvm ls
列出所有可安装的远程 Node.js 版本:
nvm ls-remote
卸载 Node.js 版本
nvm uninstall 18.16.0
更多命令
https://blog.csdn.net/NZC2237/article/details/139429468