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Conda 是一个流行的包管理器和环境管理工具，广泛应用于数据科学、机器学习等领域。它可以帮助我们管理 Python 包以及不同版本的环境，避免包冲突，提升项目的可复现性。以下是一些常用的 Conda 命令，涵盖环境创建、管理、包安装等常见操作。

1. 创建新环境

conda create --name <env_name> python=<version>
# 示例：创建一个名为myenv的环境，使用Python 3.9
conda create --name myenv python=3.9

 

2. 激活环境

conda activate <env_name>
# 示例：激活名为myenv的环境
conda activate myenv

 

 

3. 退出环境

conda deactivate
# 示例：退出当前环境
conda deactivate

 

4. 查看已创建的环境

conda env list
# 或
conda info --envs

5. 删除环境

conda remove --name <env_name> --all
# 示例：删除名为myenv的环境
conda remove --name myenv --all

 

6. 安装包

conda install <package_name>
# 示例：安装numpy包
conda install numpy

7. 安装指定版本的包

conda install <package_name>=<version>
# 示例：安装numpy 1.18.1版本
conda install numpy=1.18.1

8. 安装多个包

conda install <package_name1> <package_name2> ...
# 示例：同时安装numpy和pandas
conda install numpy pandas

9. 查看已安装的包

conda install <package_name1> <package_name2> ...
# 示例：同时安装numpy和pandas
conda install numpy pandas

10. 更新包

conda update <package_name>
# 示例：更新numpy包
conda update numpy

11. 更新所有包

conda update --all

 

12. 卸载包

conda remove <package_name>
# 示例：卸载numpy包
conda remove numpy

13. 导出环境配置

conda list --export > environment.yml
# 或
conda env export > environment.yml

14. 从环境配置文件创建环境

conda env create -f environment.yml
# 示例：根据environment.yml文件创建环境
conda env create -f environment.yml

 

15. 更新环境配置文件

conda env update -f environment.yml

16. 查看环境信息

conda info

 

17. 查找包

conda search <package_name>
# 示例：查找numpy包
conda search numpy

18. 切换频道

conda config --add channels <channel_name>
# 示例：添加conda-forge频道
conda config --add channels conda-forge

 

19. 清理缓存

conda clean --all

20. 生成环境依赖树

conda list --explicit