Python 百战 入门 9 conda虚拟环境

Conda 使用笔记 用Window Powershell运行

一、Conda 简介

Conda 是一个开源的包、环境管理器，可用于安装、卸载、更新软件包，还能创建、管理和删除虚拟环境。它是 Anaconda 和 Miniconda 的核心工具。Anaconda 集成了大量科学计算相关的包，适合初学者；Miniconda 是 Anaconda 的轻量级版本，仅包含 Conda 和 Python 等基础组件，用户可按需安装其他包。

二、安装 Conda

可从 Anaconda 或 Miniconda 官网下载对应操作系统（Windows、macOS、Linux）的安装包，按提示完成安装。安装完成后，在命令行输入conda --version ，若能显示版本号，说明安装成功。

三、虚拟环境管理

（一）显示已存在虚拟环境
在命令行输入conda env list 或conda info -e ，会列出所有已创建的虚拟环境，带有* 标记的是当前激活的虚拟环境。
（二）创建虚拟环境
命令格式：conda create --name <虚拟环境名> python=<Python版本号>
示例：conda create --name my_env python=3.9 ，这将创建名为my_env 、Python 版本为 3.9 的虚拟环境。创建时会提示确认安装包，输入y 回车即可。
（三）进入虚拟环境
Windows 系统在命令行输入：conda activate <虚拟环境名>
macOS 和 Linux 系统输入：source activate <虚拟环境名>
示例：conda activate my_env ，成功激活后命令提示符会显示虚拟环境名。
（四）退出虚拟环境
Windows、macOS 和 Linux 系统统一输入：conda deactivate
（五）删除虚拟环境
命令格式：conda remove --name <虚拟环境名> --all
示例：conda remove --name my_env --all ，输入y 确认后即可删除。

四、包管理

（一）安装包
在激活的虚拟环境中，使用conda install <包名> 安装单个包，如conda install numpy ；安装多个包用conda install <包名1> <包名2> ，如conda install numpy pandas 。也可指定版本安装，如conda install numpy=1.19.5 。
（二）查看已安装包
在虚拟环境中输入conda list ，可查看当前虚拟环境已安装的所有包及其版本信息。
（三）更新包
更新单个包：conda update <包名>
更新所有包：conda update --all
（四）卸载包
使用conda remove <包名> ，如conda remove numpy 。

五、导出和导入环境配置

（一）导出环境
在虚拟环境中输入conda env export > environment.yml ，将当前虚拟环境的所有包及依赖信息导出到environment.yml 文件。
（二）导入环境
输入conda env create -f environment.yml ，可根据environment.yml 文件创建相同的虚拟环境。

安装软件模块

基本安装：conda install <包名>，如 conda install numpy。
指定版本：conda install <包名>=<版本号>，如 conda install pandas=1.5.0。
多模块安装：conda install <包1> <包2>，如 conda install numpy pandas。
查看模块
conda list 查看当前环境已装模块及版本。
更新模块
单模块：conda update <包名>，如 conda update numpy。
全更新：conda update --all。
卸载模块
conda remove <包名>，如 conda remove matplotlib。
渠道管理
查看：conda config --show channels。
添加：conda config --add channels <渠道名>，如添加清华源。
设默认：conda config --set default_channels <渠道名>。
环境配置
导出：conda env export > environment.yml。
导入：conda env create -f environment.yml。

pip官方的，效果和conda类似

安装
基本：pip install <包名>，如 pip install requests
指定版本：pip install <包名><版本号>，如 pip install Django3.2.12
从文件：pip install -r requirements.txt
查看
所有包：pip list
特定包信息：pip show <包名>
更新
单个包：pip install --upgrade <包名>
所有包：可写脚本实现
卸载
pip uninstall <包名>
搜索
pip search <关键词>
镜像源
临时：pip install -i <镜像源地址> <包名>
默认：修改配置文件（Windows: %APPDATA%\pip\pip.ini；Linux/macOS: ~/.pip/pip.conf）
导出
pip freeze > requirements.txt

1. 设置虚拟环境目录

conda 默认会将虚拟环境创建在 Anaconda 或 Miniconda 安装目录下的 envs 文件夹中。不过，你也能通过 --prefix 参数指定虚拟环境的创建路径。
示例：在指定路径 D:\my_conda_envs\myenv 创建虚拟环境：
bash
conda create --prefix D:\my_conda_envs\myenv python=3.9
若要激活该虚拟环境，同样使用指定路径：
bash
conda activate D:\my_conda_envs\myenv

2. 设置下载软件的数据源（镜像源）

conda 从默认的 Anaconda 官方渠道下载软件包，不过可以通过添加镜像源来加速下载。以下是添加清华大学镜像源的方法：
bash
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
若要恢复默认的数据源，可使用以下命令移除自定义的渠道：
bash
conda config --remove-key channels

3. 设置缓存目录

你可以通过修改 conda 的配置文件来设置缓存目录。在 Windows 系统中，配置文件为 %USERPROFILE%.condarc；在 Linux 或 macOS 系统中，配置文件为 ~/.condarc。若配置文件不存在，可手动创建。
在配置文件中添加如下内容来设置缓存目录：
yaml
pkgs_dirs:

• D:\my_conda_cache # 替换为你想要的缓存目录路径

设置完成后，conda 会将下载的软件包缓存到指定的目录中。