Conda的安装和使用-jupyter notebook

简介

Conda 是一款开源的 ‌跨平台包管理和环境管理系统 ‌，适用于 Windows、macOS 和 Linux 系统，核心功能包括：包管理、环境管理、科学计算和深度学习支持、跨语言项目管理支持。核心优势‌：Conda 的环境隔离和二进制依赖处理能力，显著提升多语言项目的开发效率和可复现性。

anaconda自带了jupyter，可以方便地编写、运行、调试python程序。

下载地址

下载连接：

Download Anaconda Distribution | Anacondahttps://www.anaconda.com/download检查conda是否安装成功，打开CMD：

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conda --version

配置国内镜像

为了加快包下载和安装速度，需要配置国内镜像，有些包可能不能下载，会提示有错误，所以最好还是配置：

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# 添加清华大学镜像源（主站）
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

# 添加conda-forge镜像源（常用第三方包源）
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

# 添加R语言镜像源（可选）
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/

# 严格优先使用国内镜像源
conda config --set channel_priority strict

Conda 基础操作

环境管理：

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# 创建新环境（指定Python版本）
conda create -n myenv python=3.8

# 激活环境
conda activate myenv

# 列出所有环境
conda env list

# 删除环境
conda env remove -n myenv

包管理：

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# 安装包（自动处理依赖）
conda install numpy

# 更新包
conda update numpy

# 卸载包
conda remove numpy

# 查看已安装包
conda list

导入导出环境

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# 导出当前环境配置
conda env export > environment.yml

# 从文件创建环境
conda env create -f environment.yml

临时使用镜像

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# 安装包时指定镜像源
conda install package_name -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

清除缓存

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# 清除索引缓存
conda clean -i

# 清除包缓存
conda clean -p

启动jupyter notebook

首先启动已经创建的虚拟环境：

conda activate myenv

然后输入：jupyter notebook