一 conda介绍
Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,用于在 Linux、Windows 和 macOS 上管理 Python 包和依赖项,java有maven, python有conda,它是python开发者的最爱。
Conda 的核心功能:
- 包管理:安装、更新、删除 Python 包和依赖项。
- 环境管理:为不同项目创建独立的环境,每个环境中可以安装不同的 Python 版本和包。
- 虚拟环境:Conda 的环境功能类似于 Python 虚拟环境,但它提供了更多的功能和灵活性。
二 conda使用教程
Conda 环境操作指令:
1 创建环境
创建环境 conda create -n 自定义环境名称 python=python版本号,如下图:
bash
conda create -n testProject python=3.8

提示下载安装时输入 y
环境创建完成,如下图:

2 激活环境
激活环境:conda activate <environment_name>
bash
conda activate testProject
激活环境,激活成功会在前面有个括号显示 (环境名称)如下图:
3 退出环境
退出当前激的环境:conda deactivate
bash
conda deactivate
退出环境成功,如下图:
4 查看环境列表
查看环境列表 conda env list
bash
conda env list
执行后查看到当系统的环境,如下图:

5 删除环境
删除指定的的环境(删除该环境所有的文件) conda remove -n openvoice --all
bash
conda remove -n openvoice --all
这里删除openvoice的环境,如下图:

删除完成。
Conda 其它操作指令:
1 查看版本
查看已安装的版本 conda -V,如下图:
bash
# 查看版本
conda -V

2 安装包
安装包:conda install <package_name>
bash
conda install <package_name>
3 卸载包
卸载包:conda uninstall <package_name>
bash
conda uninstall <package_name>
4 查看已安装的包
查看已安装的包:conda list
bash
conda list

5 查看某个环境的已安装包
查看某个环境的已安装包:conda list -n <environment_name>
bash
conda list -n <environment_name>
6 搜索包
搜索包:conda search <package_name>
bash
conda search <package_name>
7 更新:conda update -y conda
执行更新conda,更新的时间长短与网络有关。
bash
# 更新
conda update -y conda
更新中 ,如下图:

更新完成 ,如下图:

8 查看帮助
查看帮助:conda help <command>
conda help <command>

使用 PyCharm有关Conda操作
1 一般配置:

2 快速切换conda环境,如下图:

总结:
在多个项目时,使用Conda 超级方便,它是一个强大而灵活的包管理和环境管理工具,可以帮助您轻松管理 Python 包和依赖项。