目錄
一、conda常用命令
二、conda 環境
2.1? 創建虛擬環境
?2.2? conda環境切換
2.3? 查看conda環境
2.4? 刪除某個conda環境
2.5? 克隆環境
?三、依賴包管理
3.1 安裝命令
3.2 更新包
?3.3 卸載包
?3.4 查看環境中所有包
3.5 查看某個包的版本信息
3.6 搜索包
四、環境導入導出
五、實操演示
5.1 打開conda命令窗口
5.2 查看已有環境
5.3 設置環境存儲路徑（只需一次）
5.4 創建虛擬環境
?5.5 再查看已有環境
?5.6 切換到虛擬環境
?5.7 查看當前的所有包
?5.8 安裝依賴包
5.9 再次查看虛擬環境的所有包
5.10 vs code項目選擇虛擬環境
本文詳細介紹了Conda的常用命令及其在虛擬環境管理中的應用。首先，文章列舉了Conda的基本命令，如查看幫助、信息、版本及更新等。接著，重點講解了如何創建、切換、查看、刪除和克隆Conda虛擬環境，以及如何管理環境中的依賴包，包括安裝、更新、卸載和查看包信息。此外，文章還介紹了如何導入導出環境配置，并通過實操演示了從打開Conda命令窗口到在VSCode中選擇虛擬環境的完整流程。這些內容為使用Conda進行項目依賴管理和環境隔離提供了全面的指導。
一、conda常用命令
conda -help ? ? ? ? ???????????# 查看幫助
conda info? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 查看 conda 信息
conda --version ? ? ?????????# 查看 conda 版本
conda update conda? ? ? # 更新 conda（慎用）
conda clean -all? ? ? ? ? ?? # 清理不再需要的包
conda <指令> --help ?????# 查看某一個指令的詳細幫助
conda config --show? ? ? # 查看 conda 的環境配置
conda clean -p ? ? ? ????????# 清理沒在用、沒有安裝的包
conda clean -t? ? ? ? ? ? ? ? # 清理 tarball
conda clean --all ? ?????????# 清理所有包和 conda 的緩存文件
二、conda 環境
2.1? 創建虛擬環境
通過創建虛擬環境，一個項目一個虛擬環境，可以方便對項目的依賴包做管理，不同項目之間的環境依賴也能夠相互隔離。創建命令如下：
# 語法
conda create --name <env_name> python=<version> [package_name1] [package_name2] [...]# 示例 創建一個名為 learn 的環境，python 版本為 3.11
conda create --name learn python=3.11? # --name 可以簡寫為 -n
?
?(可選)如果要指定conda環境的路徑，需要設置envs_dirs，命令如下
只需要執行一次!
conda config --add envs_dirs D:/conda_envs
?2.2? conda環境切換
# 語法conda activate env_name# 樣例 切換到 learn 環境conda activate learn# 退出當前環境，回到基礎環境conda deactivate
2.3? 查看conda環境
# 查看當前電腦上所有的 conda 環境conda env list
2.4? 刪除某個conda環境
# 語法conda remove -- name < env_name > -- all# 樣例conda remove -- name learn -- all
2.5? 克隆環境
?# 語法
conda create -- name < new_evn_name > -- clone < old_env_name ># 樣例conda create -- name myclone -- clone myenv
?三、依賴包管理
3.1 安裝命令
#在激活的環境中安裝包
pip install 包名
#指定包的版本安裝
pip install 包名==版本號
#從requirements.txt文件中安裝
pip install -r requirements.txt
3.2 更新包
通過該條命令會直接將包名版本更新到最新：
#更新單個依賴包
pip install --upgrade 包名
# 將當前環境中的所有包信息保存到 requirements.txt 文件中pip freeze > requirements.txt# 卸載所有包pip uninstall - r requirements.txt# 重新安裝所有包pip install - r requirements.txt
?3.3 卸載包
pip uninstall 包名
?3.4 查看環境中所有包
pip list
3.5 查看某個包的版本信息
pip show 包名
3.6 搜索包
?conda search 包名
四、環境導入導出
#導出環境：導出為一個YAML文件，方便共享
?conda env export > environment.yml
#從文件創建環境
conda env create -f envirorment.yml
五、實操演示
5.1 打開conda命令窗口
?
5.2 查看已有環境
conda env list
?開始會有一個base的環境
?
5.3 設置環境存儲路徑（只需一次）
設置為虛擬環境創建后，都存放在該路徑下：D:\computer_soft\conda_envs（自定義）
conda config --add envs_dirs D:\computer_soft\conda_envs
?
5.4 創建虛擬環境
創建了一個learn的虛擬環境
conda create --name learn python=3.11
?5.5 再查看已有環境
conda env list
?可以發現多了一個learn環境
?5.6 切換到虛擬環境
切換到剛剛創建的虛擬路徑
conda activate D:\computer_soft\conda_envs\learn
?切換成功后可以發現，命令的前面多了（D:\computer_soft\conda_envs\learn）作為前綴，這就表示成功切換到該虛擬環境中。
?5.7 查看當前的所有包
pip list
?
?5.8 安裝依賴包
這里演示安裝了一個numpy的庫
pip install numpy
?
5.9 再次查看虛擬環境的所有包
?這一步主要演示驗證numpy包是否正常安裝在了該虛擬環境中。
pip list
?
?
5.10 vs code項目選擇虛擬環境
注意：vscode打開右下角如果沒有出現選擇解釋器選項，就重新打開vscode
?
+論文+數據+源碼)
