关键词:Conda、Miniconda、Anaconda、JupyterLab、PyCharm、虚拟环境、Python
1. 什么是 Conda?Miniconda 与 Anaconda 怎么选?
| 工具 | 描述 | 体积 | 推荐人群 |
|---|---|---|---|
| Conda | 包 & 环境管理器 | ≈ 100 MB | 所有人 |
| Miniconda | Conda + Python + 必依赖 | ≈ 70 MB | 追求极简、按需安装 |
| Anaconda | Miniconda + 150+ 科学包 | ≈ 2 GB | 零基础、一站式开箱即用 |
一句话总结:硬盘宝贵装 Miniconda,省心省事装 Anaconda。
2. 安装 Miniconda(Windows 示例)
- 下载 Miniconda3 最新安装包
- 双击 → 下一步 → 勾选 "Add Miniconda3 to PATH" → 完成
- 打开 Anaconda Powershell Prompt ,出现
(base)即成功:
powershell
(base) PS C:\Users\xxx> python --version
Python 3.11.9
3. Conda 常用命令速查表
| 场景 | 命令 |
|---|---|
| 查看版本 | conda --version |
| 更新 conda | conda update conda |
| 清理缓存 | conda clean -all |
| 创建环境 | conda create -n learn python=3.10 |
| 激活环境 | conda activate learn |
| 退出环境 | conda deactivate |
| 列出环境 | conda env list |
| 删除环境 | conda remove -n learn --all |
| 克隆环境 | conda create -n backup --clone learn |
4. 包管理:conda vs pip
powershell
# 优先用 conda(依赖解析更强)
conda install numpy pandas scikit-learn
# conda 找不到再用 pip
pip install 包名==版本
pip install -r requirements.txt
5. 导出 & 共享环境
powershell
# 导出
conda env export > environment.yml
# 对方导入
conda env create -f environment.yml
6. JupyterLab 配置 Conda 内核
- 安装 JupyterLab
powershell
conda install jupyterlab
- 把当前环境注册成内核
powershell
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name learn --display-name "Python (learn)"
- 启动
powershell
jupyter lab
浏览器自动打开,新建 Notebook 即可选择 "Python (learn)" 内核。
7. PyCharm 调用 Conda 环境
- File → New Project → Custom Environment → Conda
- 选择已有环境
learn→ Create - 后续装包:Terminal 里先
conda activate learn→pip install xxx
8. 一张图总结流程

9. 常见问题 FAQ
| 问题 | 解决 |
|---|---|
| Conda 下载慢 | conda config --set show_channel_urls yes 换清华源 |
| pip 下载慢 | pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple |
| 环境冲突 | 新建干净环境,别在 base 里装包 |
10. 一键换国内源(可选)
powershell
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 --set show_channel_urls yes
至此,Conda 学习环境已搭建完成!
后续只需
conda activate xxx+pip install即可愉快搬砖。若有问题,欢迎留言交流 🚀