【conda学习】记录conda命令

我们在安装python环境依赖时都比较喜欢使用Anaconda或者Miniconda来进行配置，因此本文主要记录一下conda命令的一些相关操作~

目录

一、查看版本号

二、查看当前存在的环境空间

三、创建环境空间

四、激活环境空间（进入环境空间）

五、退出环境空间

六、 删除环境空间

七、创建带有python版本的环境空间

八、换源

换conda源（window）

换pip源

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• 一、查看版本号

conda --version

• 二、查看当前存在的环境空间

conda env list

• 三、创建环境空间

conda create --name demo_test

 

•  四、激活环境空间（进入环境空间）

conda activate demo_test

 我们可以看到前面的base空间变为了demo_test空间，这表明我们已进入该空间~

• 五、退出环境空间

conda deactivate demo_test

• 六、 删除环境空间

conda remove --name demo_test --all

这时我们可以看到环境空间被我们删除了，--all表明删除该空间所带的所有依赖

• 七、创建带有python版本的环境空间

conda create --name demo_py3.8 python=3.8 

•  八、换源

• 换conda源（window）

先创建.condarc文件

conda config --set show_channel_urls yes

 查看创建的文件路径在C:\Users\Administrator

用记事本打开，并复制一下代码进去

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

清除索引缓存

conda clean -i

 查看换源是否成功

conda config --show-sources 

 这样conda的换源我们就搞定啦~

• 换pip源

可参照我的另外一篇博客即可【python学习】python环境配置记录_Q小鑫的博客-CSDN博客

更换清华pip源：

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

最后说一下以后的下载流程：conda-->pip-->源码编译

先看conda是否可以安装，如果不可以就用pip进行安装，如果pip也没法安装就最后采用源码编译进行安装~