miniconda常用命令

以下是 Miniconda 的常用命令整理，涵盖环境管理、包管理、配置等常用操作：

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1. 环境管理

命令	说明	示例
conda create -n 环境名	创建新环境	conda create -n myenv
conda create -n 环境名 python=版本	指定Python版本创建环境	conda create -n py38 python=3.8
conda activate 环境名	激活某个环境	conda activate myenv（Windows/Linux/macOS通用）
conda deactivate	退出当前环境	conda deactivate
conda env list	列出所有已创建的环境	conda env list
conda remove -n 环境名 --all	删除某个环境	conda remove -n myenv --all

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2. 包管理

命令	说明	示例
conda install 包名	安装包（当前环境）	conda install numpy
conda install 包名=版本	安装指定版本包	conda install tensorflow=2.6.0
conda list	列出当前环境已安装的包	conda list
conda search 包名	搜索可用包版本	conda search pandas
conda update 包名	更新某个包	conda update numpy
conda update --all	更新所有包	conda update --all
conda remove 包名	卸载某个包	conda remove numpy

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3. 镜像配置（加速下载）

命令	说明	示例
conda config --add channels 镜像地址	添加国内镜像源	conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes	显示下载包的来源镜像	直接运行即可
conda config --show	查看当前配置信息	conda config --show

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4. 其他实用命令

命令	说明	示例
conda info	查看Conda系统信息	conda info
conda clean -a	清理缓存（释放磁盘空间）	conda clean -a
conda env export > environment.yml	导出当前环境配置	用于跨平台共享环境
conda env create -f environment.yml	根据文件创建环境	conda env create -f environment.yml

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常用场景示例

1. 创建并激活环境

   conda create -n myproject python=3.9
   conda activate myproject
   

2. 安装包并导出环境配置

   conda install pandas matplotlib scikit-learn
   conda env export > environment.yml
   

3. 克隆环境

   conda create --name new_env --clone old_env
   

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如果遇到问题，可以通过 conda --help 或 conda 命令 --help（如 conda install --help）查看详细帮助文档。