Conda 命令深入指南

来源:https://www.cnblogs.com/Pantom/archive/2023/06/28/17511790.html
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# Conda 命令深入指南 Conda 是一個功能強大的包管理系統,允許您為不同的項目創建和管理隔離的環境,從而更輕鬆地處理不同的依賴項集。 ## 安裝 可以按照 Conda 官方網站 (https://conda.io) 上提供的說明下載並安裝 Conda。 安裝後,可以打開終端或命令提示符並開 ...


Conda 命令深入指南

Conda 是一個功能強大的包管理系統,允許您為不同的項目創建和管理隔離的環境,從而更輕鬆地處理不同的依賴項集。

安裝

可以按照 Conda 官方網站 (https://conda.io) 上提供的說明下載並安裝 Conda。 安裝後,可以打開終端或命令提示符並開始使用 Conda。

創建和管理環境

創建新環境

要使用 Conda 創建新環境,請使用“conda create”命令,後跟所需的環境名稱。 您還可以指定要使用的 Python 版本:

conda create --name myenv python=3.9

激活環境

要激活環境,請使用“conda activate”命令,後跟環境名稱:

conda activate myenv

停用當前環

要停用當前環境並返回到基本環境,請使用“conda deactivate”命令:

conda deactivate

列出環境

要列出使用 Conda 創建的所有環境,可以使用 conda env list 命令:

conda env list

刪除環境

要刪除環境,請使用“conda env remove”命令,後跟環境名稱:

conda env remove --name myenv

軟體包管理

軟體包安裝

要將軟體包安裝到活動環境中,您可以使用“conda install”命令,後跟軟體包名稱:

conda install numpy pandas matplotlib

如果需要,您還可以指定包的版本:

conda install numpy=1.21.0

更新包

要將軟體包更新到最新版本,請使用“conda update”命令,後跟軟體包名稱:

conda update numpy pandas matplotlib

要更新當前環境中的所有軟體包,請使用以下命令:

conda update --all

列出已安裝的軟體包

要列出當前環境中安裝的所有軟體包,可以使用 conda list 命令:

conda list

刪除包

要從環境中刪除特定包,請使用“conda remove”命令,後跟包名稱:

conda remove numpy

搜索包

要搜索 Conda 存儲庫中可用的包,您可以使用“conda search”命令,後跟包名稱或關鍵字:

conda search pandas

管理渠道(安裝源)

添加渠道

Conda 允許您添加額外的渠道來搜索包。 要添加通道,請使用“conda config”命令和“--addchannels”標誌,後跟通道名稱:

conda config --add channels conda-forge

刪除渠道

要從配置中刪除通道,請使用“conda config”命令和“--removechannels”標誌,後跟通道名稱:

conda config --remove channels conda-forge

列出渠道

要列出 Conda 配置中的所有渠道,請使用帶有“--showchannels”標誌的“conda config”命令:

conda config --show channels

雜項命令

從環境文件創建環境

要基於環境文件創建環境,可以使用 conda env create 命令,後跟

文件名:

conda env create --file environment.yml

導出環境

要將當前環境導出到環境文件,請使用“conda env export”命令:

conda env export > environment.yml

在 Shell 中激活 Conda

如果您使用的是 Bash 或 Zsh 以外的 shell,則可能需要使用“conda init”命令激活 Conda:

conda init <shell_name>

<shell_name> 替換為您的 shell 名稱(例如,conda init Fish)。

額外鏈接(待整理)

重置base:https://blog.csdn.net/weixin_39967072/article/details/124628696
刪除、關閉anaconda的base環境:https://blog.csdn.net/m0_46114594/article/details/110696046
Conda清理緩存:https://blog.csdn.net/weixin_41481113/article/details/88411241


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