Anaconda进行虚拟环境管理（conda命令总结）

Anaconda（大蟒蛇），是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。而它的conda是包及其依赖项和环境的管理工具。下面就来总结一下conda命令。

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自身管理

点击Anaconda Powershell Prompt或Anaconda Prompt
（默认进入 Anaconda 的基准虚拟环境 – base）

1. help/version

conda --help / conda -h 
conda --version / conda -V

也可以将其他命令后面跟–help获取该命令详细信息
如：

conda update --help

2. 更新命令集合

Anaconda 将 anaconda、conda、python 都当成第三方模块来管理

conda update --all  # 更新 Anaconda 当前虚拟环境中的所有的第三方模块
conda upgrade --all  # 同上
conda update anaconda  # 更新 Anaconda 整体版本
conda update conda  # 更新 conda 命令
conda update python  # 更新 Anaconda当前的Python环境到支持的最新版本

3. 配置命令集合

conda info  # 显示 Anaconda 当前的相关信息
conda info -e  # 列出 Anaconda 当前的所有的虚拟环境、当前活跃的虚拟环境前有*

在envs directories下，我们可以看到Anaconda创建的虚拟环境会放在哪里，这里我的电脑中首要的容器目录为C:\Users\new.conda\envs

Anaconda更加详细的配置信息：

conda config --show

此外，还有：

conda config --show channels
conda config --add channels xxxx

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虚拟环境管理

单独用 Python 创建虚拟环境，我们需要自行指定虚拟环境的容器目录，而且Python 所有的虚拟环境都是基于当前同一个 Python 的版本
而 Anaconda 创建虚拟环境基于的Python版本可以不同，也可以将某个位置上的虚拟环境复制 (克隆、导出) 到另外的位置上

1. 虚拟环境的查看

conda info -e 
conda env list

2. 虚拟环境的创建及使用

默认创建虚拟环境的位置是在 conda config --show 中显示的虚拟环境容器目录中，即我们上面提到的C:\Users\new.conda\envs，使用

conda create -n test

在该目录下创建虚拟环境test

可以看到我们现在创建了一个纯净的Python虚拟环境。

如果不想把环境创建到这里，我们可以用

conda create -n testenv -p 虚拟环境的文件夹位置

来改变虚拟环境创建的位置

或者直接修改Anaconda默认设置

conda config --add envs_dirs 虚拟环境的文件夹位置

也可以在创建虚拟环境时直接安装一些需要的包，直接在创建虚拟环境命令后面以空格间隔需要安装的包名，如

conda create -n testenv numpy scipy

也可以加上要安装的包的版本
如

conda create -n env numpy=1.1 scipy=1.25

最最重要的是，Anaconda可以指定虚拟环境基于的Python版本

conda create -n envname python=3.7

3. 虚拟环境的克隆/导入导出

（1）克隆

# testenv 整体复制本机的另一个名称的虚拟环境中
conda create -n newenvname --clone oldenvname

（2）导出

conda env export > save_env_config.yml
# 导出当前虚拟环境的配置到 yml 文件
# 如：conda env export > c:\Dev\anaconda3\envs\base_env_config.yml

（3）导入

在另一个位置或另一台计算机上导入相同的环境配置

conda env create -n envname -f save_env_config.yml
# 如：conda create -n newbase -f c:\Dev\anaconda3\envs\base_env_config.yml

4. 虚拟环境的删除

conda remove -n envname
conda remove -n envname --all
# 可能需要手动删除对应的虚拟环境所在的文件夹

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包管理

包管理 – 类似 pip ，也可以使用 pip

1. 安装

在当前虚拟环境中安装 package(s)

conda install packagename1 packagename2 ....

在指定虚拟环境中安装 package(s)

 conda install -n envname packagename1 packagename2 ...

2. 删除

在当前虚拟环境中删除 package(s)

conda remove packagename1 packagename2 ....

在指定虚拟环境中删除 package(s)

 conda remove -n envname packagename1 packagename2 ...

3. 查看

conda list

4. 更新

在当前虚拟环境中更新 package(s)

conda update packagename1 packagename2 ....

在指定虚拟环境中删除 package(s)

 conda update -n envname packagename1 packagename2 ...

5. 查询|检索可用的第三方模块

Anaconda所有的可用的第三方模块都是Anaconda 自己维护，因此有时第三方包可能版本有些滞后，这时就要用pip命令

conda search packagename  # 模糊查询 
conda search --full-name package_full_name  # 精确查询

6. 清理

conda clean -p  # 清除无用的 package 
conda clean -i  # 清空 Anaconda 缓存

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总结