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Conda 常规用法指南

1. Conda 简介

        Conda 是一个开源的包管理和环境管理系统，主要用于 Python 和其他编程语言的开发环境。它能够方便地安装、更新和管理依赖项，使得不同项目可以使用不同的 Python 版本和库。

2. Conda 环境管理

2.1 创建新的环境

conda create -n my_env python=3.9

• -n my_env：指定新环境的名称。

• python=3.9：安装 Python 3.9 版本。

2.2 激活和退出环境

conda activate my_env  # 激活环境
conda deactivate       # 退出当前环境

2.3 查看所有环境并进入某个环境

conda env list  # 或者使用 conda info --envs

• 这将列出所有可用的 Conda 环境。

• 例如，如果你想进入 my_env，可以使用：

conda activate my_env

2.4 删除环境

conda remove -n my_env --all

• --all：删除整个环境，包括所有已安装的包。

2.5 复制已有环境

conda create --name new_env --clone my_env

• --clone my_env：复制 my_env 环境到 new_env。

3. Conda 包管理

3.1 安装新包

conda install numpy pandas

• 可以同时安装多个包。

3.2 指定通道安装包

conda install -c conda-forge matplotlib

• -c conda-forge：从 conda-forge 通道安装 matplotlib。

3.3 更新已安装的包

conda update numpy

3.4 升级所有包

conda update --all

3.5 移除已安装的包

conda remove numpy

3.6 查看已安装的包

conda list

4. Conda 依赖管理

4.1 导出环境依赖

conda env export > environment.yaml

• 生成 environment.yaml 文件，包含所有包信息。

4.2 通过 YAML 文件创建环境

conda env create -f environment.yaml

4.3 共享环境文件

对于团队协作，可以共享 environment.yaml，让团队成员快速搭建相同的开发环境。

5. Conda 配置与优化

5.1 清理 Conda 缓存

conda clean --all

• 释放磁盘空间，清理下载缓存和未使用的包。

5.2 设置 Conda 默认通道

conda config --add channels conda-forge

• 优先使用 conda-forge 进行安装。

5.3 查看 Conda 配置

conda config --show

6. Conda 虚拟环境与 Pip 兼容

Conda 也可以与 pip 结合使用：

conda install pip
pip install some_package

但推荐尽可能使用 conda install 进行包管理，以确保依赖一致性。

7. 结论

        Conda 提供了强大的环境管理和包管理功能，使得开发者可以轻松管理不同的项目环境。掌握这些基本命令，可以提高开发效率，避免依赖冲突。

希望本指南对你有所帮助！

8.其他问题

1. 运行 Conda 初始化命令

 

在终端输入：

conda init

 

这个命令会自动配置 shell 以支持 conda activate。

 

2. 重新加载 shell

 

运行：

source ~/.bashrc

 

或者：

exec bash

 

这样就能使 conda init 的修改生效。

 

3. 再次尝试激活环境

conda activate {目标环境}

 

现在应该能成功进入 {目标环境} 环境。