Mac安装Miniconda3

Mac安装Miniconda3

• • [1. 确认芯片类型](#1. 确认芯片类型)
  • [2. 下载安装](#2. 下载安装)
  • • [2.1 arm64➡️M系列 看这里](#2.1 arm64➡️M系列 看这里)
    • [2.2 x86_64➡️Intel 看这里](#2.2 x86_64➡️Intel 看这里)
  • [3. 初始化&验证](#3. 初始化&验证)
  • [4. 配置镜像源](#4. 配置镜像源)
  • • [4.1 conda 镜像](#4.1 conda 镜像)
    • [4.2 pip 镜像](#4.2 pip 镜像)
    • [附录4.1：若遇故障需恢复 或 镜像源url需更换](#附录4.1：若遇故障需恢复 或 镜像源url需更换)
    • 附录4.2：conda常用命令
    • 附录4.3：pip常用命令
  • [5. Python 环境创建](#5. Python 环境创建)

1. 确认芯片类型

终端输入：uname -m

回车看输出：

arm64➡️Apple Silicon M 系列 （2020 至今，现在主流 Mac）

x86_64➡️Intel 芯片 Mac（2006‑2020 老款，已停产）

2. 下载安装

目录记得自己替换哈，我这里默认在home

2.1 arm64➡️M系列 看这里

mkdir -p ~/miniconda3
curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh -o ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm -rf ~/miniconda3/miniconda.sh

2.2 x86_64➡️Intel 看这里

mkdir -p ~/miniconda3
curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh -o ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm -rf ~/miniconda3/miniconda.sh

3. 初始化&验证

初始化

# Mac 现在默认 shell 是 zsh；老版本 Mac 是 bash。
~/miniconda3/bin/conda init bash
~/miniconda3/bin/conda init zsh

验证：能正常输入版本号不报错就OK了。

conda --version

4. 配置镜像源

4.1 conda 镜像

# 1.覆盖生成 .condarc 镜像配置文件
cat > ~/.condarc <<'EOF'
channels:
  - defaults
default_channels:
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud
show_channel_urls: true
channel_priority: flexible
ssl_verify: true
remote_read_timeout_secs: 60
EOF

# 2.清理 conda 旧缓存（关键，避免旧缓存干扰镜像）
conda clean -i

# 3.验证 conda 镜像配置是否生效：看到 mirrors.ustc.edu.cn 代表配置成功。
conda config --show

4.2 pip 镜像

这个也是全局配置，所有 conda 环境都会生效

# 配置
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 验证：看到 global.index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 即为成功。
pip config list

附录4.1：若遇故障需恢复 或 镜像源url需更换

rm -f ~/.condarc
conda clean -i
pip config unset global.index-url

附录4.2：conda常用命令

⭐️ 记住：先 conda activate 环境名 进入目标环境，再执行安装命令。

# 查看所有conda环境列表
conda env list
# 或
conda info --envs

# 创建环境，指定python版本
conda create -n py311 python=3.11

# 激活环境
conda activate py311

# 退出当前环境，回到base
conda deactivate

# 删除环境（先退出环境再删）
conda remove -n py311 --all

# 复制一份已有环境
conda create -n py311-bak --clone py311

# 用conda安装包
conda install numpy pandas

# 指定版本安装
conda install numpy=1.26

# 更新包
conda update numpy

# 更新全部包
conda update --all

# 卸载包
conda remove numpy

# 列出当前环境所有包（conda装的 + pip装的都会显示）
conda list

# 搜索包
conda search numpy

# 查看conda本身信息
conda info

# 清理缓存安装包（释放磁盘，经常用）
conda clean -i
conda clean -a  # 全部清理

# 导出环境配置（分享/迁移环境）
conda env export > environment.yml

# 从yml文件创建恢复环境
conda env create -f environment.yml

# 关闭终端自动激活base环境
conda config --set auto_activate_base false

附录4.3：pip常用命令

⭐️ pip 操作只针对当前已经激活的 conda 环境，不要在 base 随便装项目包。

# 安装包
pip install numpy pandas

# 指定版本安装
pip install numpy==1.26.4

# 升级包
pip install --upgrade numpy

# 卸载包
pip uninstall numpy

# 列出当前环境pip安装的包
pip list

# 只输出需要导出的依赖（用于requirements.txt）
pip freeze > requirements.txt

# 从txt批量安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 查看某个包信息、版本路径
pip show numpy

# 检查依赖冲突
pip check

# 清除pip缓存
pip cache purge

5. Python 环境创建

我这里选的3.11，诸位记得替换环境名称和版本

# 一路无脑accept即可
conda create -n py311 python=3.11

# 激活环境
conda activate py311

# 校验版本
python --version