Windows下的Anaconda详细安装教程

将以下路径添加到【Path】中，请按照自己的实际路径进行添加！假设安装目录 是E:\Data_anaconda2023，

E:\Data_anaconda2023
E:\Data_anaconda2023\Scripts
E:\Data_anaconda2023\Library\mingw-w64\bin
E:\Data_anaconda2023\Library\usr\bin
E:\Data_anaconda2023\Library\bin

 

1）conda默认虚拟环境路径修改
在你完成Anaconda的安装之后，它的默认环境安装路径是在你的C盘的，也就是说你之后创建的新环境和环境中要下载的依赖库均会安置在C盘。下面将介绍如何将环境路径修改至其他盘：

①打开Anaconda Prompt（在你的开始菜单栏里，Anaconda3（64-bit）中），运行以下命令查看conda信息
②在Anaconda Prompt中运行以下命令进行修改（你可以在其他盘中新建名为Anaconda_envs的文件夹，子文件分别命名为pkgs和envs）：

conda config --set envs_dirs E:\Anaconda_envs\envs
conda config --set pkgs_dirs E:\Anaconda_envs\pkgs

 

将上述路径修改至你自己的路径即可。

如果上述修改方法不行，则可以尝试下面的方法：

方法1：更换命令，使用：

conda config --add envs_dirs E:\Anaconda_envs\envs

方法2：直接修改.condarc文件，该文件在你的C盘用户主目录下。

在该文件中添加：

envs_dirs:
- E:\Anaconda_envs\envs

即可。

③随后关闭并重新打开Anaconda Prompt，运行conda info查看修改信息，这时你应看到修改过后的路径排在第一个位置。

（2）conda镜像源的配置
相信你打游戏也肯定遇到过网络问题，有时不得不花钱买加速器才能继续游玩某款游戏。

conda也一样，由于很多东西都是国外的，你在下载依赖库时会遇到很多time out，这时就不得不想办法加速下载。那么镜像源就是一个非常不错的选择，并且它还是免费的。

接下来，我将给大家提供一个我一直在使用的镜像源：

清华镜像源。相信你已经在之前的下载中见到这个名词了，使用它的话你只需修改下述文件的对应内容

C:\Users\35372\.condarc

该文件为conda的配置文件，右键选择打开方式，使用txt打开即可。

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

注意不要将你的pkgs_dir和envs_dir覆盖掉。操作完成之后ctrl+s保存，关闭文件即可。

操作完成后，同样在Anaconda Prompt中运行conda info，你将在channel URLs一栏中看到以下信息：

（3）pip镜像源配置
与conda相同，pip同样是python的一个包管理工具，在你使用conda创建新的虚拟环境时，它会随着虚拟环境的创建一同下载到环境中，有时conda不能安装的包可以使用pip来进行安装。

①临时使用pip清华镜像源

pip install pkg_name -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

②永久配置pip清华镜像源（全局修改）

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

 

致此，conda已经完成配置。总的来说，conda只是一个包管理工具，在你的代码之路上起着辅助作用，它不像编程语言那样难理解，我们经常使用的命令来来回回也就那几个，有时的遇到问题，大多也是和环境中的各种库的版本冲突有关的，在使用conda或者pip进行安装时，一定不要盲目的install，要多去网上看几篇帖子，增加自己的理解再去动手做。

下边我将附录几个conda常用的命令，欢迎大家在评论区说说自己的经验与见解，帮助小白尽快走上正轨。

下边我将附录几个conda常用的命令，欢迎大家在评论区说说自己的经验与见解，帮助小白尽快走上正轨。

conda常用命令

查看conda版本 conda --version
查看conda信息 conda info
创建虚拟环境
conda create -n myenv python=x.x

激活环境 conda activate myenv
退出当前环境 conda deactivate
查看环境列表
conda env list OR conda info --envs

安装包 conda instal package_name
卸载包 conda unintall package_name
更新conda conda update conda
更新所有已安装的包 conda update --all
列出环境中

已安装的包列表

conda list
搜索你要安装的

包的所有版本

conda search package_name
列出环境中某个包的信息 conda list package_name
删除环境 conda env remove --name myenv

 

同时，需要说明的是，conda和pip的install是有区别的，不要盲目使用，具体不在赘述，请查看下述网址回答：

请问大神们，pip install 和conda install有什么区别吗？ - ZERO-XJ的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/395145313/answer/2551141843

文章最后，将列举上述conda常用命令的具体用途及示例（部分）

查看conda版本：

命令：conda --version
用途：查看已安装的Conda的版本号。
示例：运行 conda --version，将显示Conda的版本号，如 "conda 4.10.3"。
查看conda信息：

命令：conda info
用途：显示当前Conda环境的详细信息，包括安装路径、默认环境、活动环境等。
示例：运行 conda info，将显示有关Conda配置的详细信息。
创建虚拟环境：

命令：conda create -n myenv python=x.x
用途：创建一个名为"myenv"的新虚拟环境，指定所需的Python版本。
示例：运行 conda create -n myenv python=3.8，将创建一个名为"myenv"的虚拟环境，并安装Python 3.8。
激活环境：

命令：conda activate myenv
用途：激活名为"myenv"的虚拟环境，以便在其中运行Python代码。
示例：运行 conda activate myenv，将切换到"myenv"环境。
退出当前环境：

命令：conda deactivate
用途：退出当前激活的虚拟环境，返回到基础环境。
示例：运行 conda deactivate，将退出当前虚拟环境。
查看环境列表：

命令：conda env list 或 conda info --envs
用途：列出所有已创建的Conda环境。
示例：运行 conda env list，将显示所有可用的虚拟环境。
安装包：

命令：conda install package_name
用途：安装指定的Python包或库。
示例：运行 conda install numpy，将安装NumPy包。
卸载包：

命令：conda uninstall package_name
用途：卸载已安装的Python包。
示例：运行 conda uninstall numpy，将卸载NumPy包。

转载：https://blog.csdn.net/weixin_52677672?type=blog