安装conda搭建python环境（保姆级教程）
一、 Conda介绍：
1.2 Anaconda 和 Miniconda 区别?
Miniconda是 Anaconda 的精简版本，同样也是一个开源环境，两者都是 conda系统的一部分。不同之
处在于 Anaconda会预先安装许多常用的 Python套件，因此占用较多的硬盘空间。相比之下，
Miniconda因为名为” Mini”，因此仅安装运行所需的基本套件，对于有多个不同 Python版本共存的情
况，可以节省大量空间。
Miniconda可以依据自己需求建立自己的 Python环境，想要的套件自行安装。
常用的 Python虚拟环境管理工具有：
- Virtualenv
- Conda
- pipenv
- venv
通过使用这些工具，我们可以很容易的创建虚拟环境。
二、Conda安装
2.1 下载安装包
官网下载 速度慢，不推荐
https://www.anaconda.com/download/success
建议下载Miniconda
使用清华镜像站下载 速度快推荐
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
windows下载
Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe
mac inter芯片下载
Anaconda3-2024.10-1-MacOSX-x86_64.pkg
2.2 运行安装包
一路下一步即安装好
2.3 设置环境变量
以windows为例 设置到环境变量
D:\developTools\miniconda3
D:\developTools\miniconda3\Scripts
D:\developTools\miniconda3\Library\bin
三、常用命令：
conda -help #查看帮助
conda info #查看conda信息
conda --version 或 conda -V #查看conda版本
# 列出所有的环境
conda env list
#conda list命令用于查看conda下的包，而conda env list命令可以用来查看conda创建的所有虚拟环境。
# 查看环境管理的全部命令帮助
conda env -h
# conda升级
conda update conda #升级conda（慎用）
conda update anaconda #升级anaconda前要先升级conda
conda update --all #升级所有包
#conda升级后释放空间
conda clean -p #删除没有用的包
conda clean -t #删除保存下来的压缩文件（.tar）
conda clean -all #清理不再需要的包
conda<指令> -he1p #查看某一个指令的详细帮助
conda config --show #查看conda的环境配置
三、环境管理
- 列出所有的环境
conda env -h
conda env list
C:\Users\Administrator>conda --version
conda 24.9.2
C:\Users\Administrator>conda env list
# conda environments:
#
base D:\ProgramData\anaconda3
d:\ProgramData\anaconda3
管理员身份执行'conda init'初始化，接着再激活所需环境
conda init --system --all
重开终端，再创建虚拟环境
- 虚拟环境的创建
$ conda create -n 自己输入名称 python=版本号
# 样例 创建一个名为 myenv 的环境, python 版本为3.10
conda create --name myenv python=3.10 # --name 可以简写为 -n
如下所示,我示例创建名为text的环境
conda create -n text python=3.9
输入 y
- 复制环境
通过克隆来复制一个环境。这儿将通过克隆snowfllakes来创建一个称为flowers的副本。
conda create -n flowers --clone snowflakes
通过conda env list来检查目前拥有的环境
- 激活虚拟环境
$ conda activate text
$ python -V
Python 3.9.20
样例 切换到 learn 环境
$ conda activate learn
- 退出虚拟环境
$ conda deactivate
- 环境重命名
conda rename -n text text1
- 删除环境
删除虚拟环境
conda remove -n 名称 --all
或
conda env remove --name 名称
conda env remove --name text -y
# 样例
conda remove --name learn - - all
- 环境导入与导出(忽略)
导出环境
将当前环境导出为一个YAML文件，方便共享：
conda env export > environment.yml
从文件创建环境
使用YAML文件创建一个新环境：
conda env create - f environment.yml
- 查看当前虚拟环境下python解释器的所在目录
(text) youtai@macdeMacBook-Pro anaconda3 % where python
/opt/anaconda3/envs/text/bin/python
四、配置包下载源
配置镜像源
如果用pip安装库的过程中,下载速度特别慢停滞不动,或者出现红色报错,大家可以配置镜像源,能使下载速度快很多.
选择一种直接复制代码ctrl+V到cmd中即可,然后再运行pip安装指令速度就很快了.
- 添加新的通道
如果需要从其他通道安装包，可以将其添加到 Conda配置中。例如，添加 Conda-Forge:
conda config --add channels conda-forge
清华大学镜像源
conda 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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo
conda config --set show_channel_urls yes
中科大源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/
默认情况下，conda config添加的通道会排在列表的头部，但你可以通过以下命令来确认顺序：
conda config --show channels
临时使用某个源(只用于此条代码)
在pip install --- 之后加上这些代码即可(分别为中科大源、清华源)
pip install mipy -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
pip install mipy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
设置通道顺序
通道是按顺序搜索的，优先使用在前面的通道。可以通过以下命令调整顺序：
conda config --set channel_priority strict
使用 strict优先级时，Conda会严格按照通道顺序来选择包。
临时使用特定通道
你可以在安装包时临时指定通道，而不改变全局配置。例如：
conda install package-name -c conda-forge
这样做会从 Conda-Forge通道安装指定的包。
通道优先级
Conda允许设置通道优先级，以决定从哪个通道下载软件包。默认情况下，Conda会根据通道列表的顺
序依次查找包。你可以通过以下命令启用或禁用通道优先级：
conda config --set channel_priority true # 启用优先级
conda config --set channel_priority false # 禁用优先级
启用优先级后，Conda会严格根据通道顺序来选择包，确保从首选通道安装。
- 查看已添加的镜像
你可以使用以下命令查看当前配置的通道列表：
conda config --show channels
(test) C:\Users\Administrator>conda config --show channels
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- defaults
- https://repo.anaconda.com/pkgs/main
- https://repo.anaconda.com/pkgs/r
- https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
- 删除镜像
如果不需要某个通道，可以将其移除：
输入此条指令即可删除所有镜像源,在有时候镜像源出现问题报错时可以删除掉,或者换成其他源.
conda config --remove-key channels channel-name
五、包管理
5.1 搜索包
搜索可用的包及其版本信息：
conda search package-name
5.2 安装包
在激活的环境中安装包，例如安装NumPy：
conda install numpy
可以使用以下命令安装特定版本的包：
conda install numpy=1.18
5.3 更新包
# 更新指定包
conda update numpy
# 更新所有包到最新版本 (慎用)
conda update --all
执行命令后，conda将会对版本进行比较并列出可以升级的版本。同时，也会告知用户其他相关包也会
升级到相应版本。当较新的版本可以用于升级时，终端会显示Proceed([y]/n)? , 此时输入y 即可进行升
级。
5.4 卸载包
如果不再需要某个包，可以将其卸载：
conda remove numpy
5.5 列出环境中的所有包
查看当前环境中已安装的所有包：
conda list
查看当前虚拟环境中已安装的某个包的信息
conda list pip
六、在vs_conde 中管理 python 的虚拟环境
6.1 安装 python 插件
6.2 切换虚拟环境
6.3 使用笔记本文件
七、PyCharm 中使用 Conda 环境
- 创建项目所需要的虚拟环境
conda create -n llamaindex-rag python=3.10
-
创建项目，选择 自定义环境，类型选择 Conda, 环境选择 llamaindex-rag，点击 创建 即可
-
查看项目环境配置
注意: 项目中需要另外的依赖库, 直接到 Conda Powershell Prompt终端下, 激活 llamaindex-rag环境,
使用 pip 安装依赖库即可!
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