答案来自 千问
为了帮助你更好地管理 Python 环境,我为你整理了一份 Conda 的常见指令速查表。这些命令涵盖了环境管理 、包管理 、源配置 和系统维护四大核心场景。
你可以将以下内容保存为备忘录,需要时快速查阅。
🌍 1. 环境管理(最常用)
这是你最需要关注的部分,用于隔离不同项目的依赖。
| 功能 | 命令 | 说明 |
|---|---|---|
| 创建环境 | conda create --name 环境名 python=3.9 |
创建名为 环境名 的环境,并指定 Python 版本 |
| 激活环境 | conda activate 环境名 |
进入指定环境(Windows/Linux/macOS 通用) |
| 退出环境 | conda deactivate |
退出当前环境,回到 base |
| 查看环境 | conda env list |
列出所有 Conda 环境,* 号标记当前所在环境 |
| 删除环境 | conda env remove --name 环境名 |
彻底删除指定环境及其所有包(慎用) |
| 克隆环境 | conda create --name 新名 --clone 旧名 |
复制一个一模一样的环境,用于备份或迁移 |
📦 2. 包管理(安装/卸载库)
在激活了目标环境后,使用以下命令管理库。
| 功能 | 命令 | 说明 |
|---|---|---|
| 安装包 | conda install 包名 |
例如 conda install numpy |
| 指定版本 | conda install 包名=1.20 |
安装特定版本,例如 pandas=1.3.5 |
| 卸载包 | conda remove 包名 |
从当前环境中移除指定包 |
| 更新包 | conda update 包名 |
将包更新到最新兼容版本 |
| 更新所有 | conda update --all |
更新当前环境中所有包(可能引起依赖冲突,建议谨慎使用) |
| 查看列表 | conda list |
查看当前环境中已安装的所有包 |
⚙️ 3. 源配置与维护(加速与清理)
如果你在中国大陆,配置国内源可以极大提升下载速度。
-
添加国内镜像源(以清华源为例):
bashconda 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 -
查看配置的源:
bashconda config --show channels -
清理缓存(释放磁盘空间):
bashconda clean --all注:随着使用时间增长,Conda 会缓存大量安装包,定期运行此命令可以清理垃圾文件。
📝 4. 环境导出与复现(项目交接)
这在团队协作或换电脑时非常有用。
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导出环境配置:
bashconda env export > environment.yml作用:将当前环境的所有依赖(包括版本号)导出为
environment.yml文件。 -
根据文件创建环境:
bashconda env create -f environment.yml作用:别人拿到你的
environment.yml文件后,运行此命令即可一键复现完全相同的开发环境。
💡 小贴士
- Conda vs Pip :在 Conda 环境中,优先使用
conda install安装包。如果 Conda 仓库中没有,再使用pip install。 - 不要动 Base :尽量不要在
base环境中安装过多杂乱的包,建议为每个项目创建独立的虚拟环境。