conda（Anaconda/Miniconda）常用命令

Conda（Anaconda/Miniconda）的常用命令，涵盖环境管理、包管理、配置等核心操作

一、环境管理

创建环境

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# 创建指定Python版本的环境
conda create -n myenv python=3.8

# 创建包含特定包的环境
conda create -n myenv numpy pandas matplotlib

# 从环境文件创建
conda env create -f environment.yml

激活 / 退出环境

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# Windows
conda activate myenv

# Linux/macOS
source activate myenv  # 旧版本Conda
conda activate myenv   # 新版本Conda

# 退出环境
conda deactivate

列出所有环境

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conda env list
conda info --envs  # 等效命令

删除环境

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conda remove -n myenv --all

导出环境配置

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# 导出完整环境（含依赖路径，用于精确复制）
conda env export > environment.yml

# 导出仅项目依赖（不含系统路径，便于分享）
conda env export --no-builds | grep -v "^prefix: " > environment.yml

二、包管理

安装包

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# 在当前环境安装包
conda install numpy pandas

# 指定版本安装
conda install numpy=1.21

# 从特定渠道安装
conda install -c conda-forge scikit-learn

# 使用pip安装（在Conda环境中）
pip install requests

更新包

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# 更新单个包
conda update numpy

# 更新所有包
conda update --all

# 更新Conda自身
conda update conda

删除包

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conda remove numpy

搜索包

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conda search numpy
conda search numpy=1.21  # 搜索特定版本

查看已安装包

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conda list  # 列出当前环境所有包
conda list -n myenv  # 列出指定环境的包

三、环境复制与迁移

复制环境

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conda create -n myenv_clone --clone myenv

跨平台导出环境

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# 导出不含系统依赖的环境
conda env export --no-builds > environment.yml

四、Conda 配置

查看配置

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conda config --show

添加 / 删除镜像源（加速下载）

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# 添加清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge

# 显示通道URL
conda config --set show_channel_urls yes

# 恢复默认通道
conda config --remove-key channels

设置代理

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conda config --set proxy_servers.http http://user:pass@proxy:8080
conda config --set proxy_servers.https https://user:pass@proxy:8080

五、其他实用命令

清理缓存

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conda clean -a  # 删除所有未使用的包和缓存

查看 Conda 信息

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conda info

验证安装

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conda --version

六、高级技巧

环境变量管理
在 ~/.condarc 中配置默认环境变量：

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env_vars:
  MY_VAR: "value"

环境激活脚本
在环境目录下创建 etc/conda/activate.d/ 文件夹，添加 .sh 脚本，激活环境时自动执行。

七、注意事项

避免混用 Conda 和 Pip：优先使用 Conda 安装包，无法满足时再用 Pip。
环境隔离：为每个项目创建独立环境，避免依赖冲突。
镜像源问题：国内建议使用清华或中科大镜像，国外使用默认渠道