Conda 常規用法指南

1. Conda 簡介

? ? ? ? Conda 是一個開源的包管理和環境管理系統，主要用于 Python 和其他編程語言的開發環境。它能夠方便地安裝、更新和管理依賴項，使得不同項目可以使用不同的 Python 版本和庫。

2. Conda 環境管理

2.1 創建新的環境

conda create -n my_env python=3.9

• -n my_env：指定新環境的名稱。

• python=3.9：安裝 Python 3.9 版本。

2.2 激活和退出環境

conda activate my_env  # 激活環境
conda deactivate       # 退出當前環境

2.3 查看所有環境并進入某個環境

conda env list  # 或者使用 conda info --envs

• 這將列出所有可用的 Conda 環境。

• 例如，如果你想進入 my_env，可以使用：

conda activate my_env

2.4 刪除環境

conda remove -n my_env --all

• --all：刪除整個環境，包括所有已安裝的包。

2.5 復制已有環境

conda create --name new_env --clone my_env

• --clone my_env：復制 my_env 環境到 new_env。

3. Conda 包管理

3.1 安裝新包

conda install numpy pandas

• 可以同時安裝多個包。

3.2 指定通道安裝包

conda install -c conda-forge matplotlib

• -c conda-forge：從 conda-forge 通道安裝 matplotlib。

3.3 更新已安裝的包

conda update numpy

3.4 升級所有包

conda update --all

3.5 移除已安裝的包

conda remove numpy

3.6 查看已安裝的包

conda list

4. Conda 依賴管理

4.1 導出環境依賴

conda env export > environment.yaml

• 生成 environment.yaml 文件，包含所有包信息。

4.2 通過 YAML 文件創建環境

conda env create -f environment.yaml

4.3 共享環境文件

對于團隊協作，可以共享 environment.yaml，讓團隊成員快速搭建相同的開發環境。

5. Conda 配置與優化

5.1 清理 Conda 緩存

conda clean --all

• 釋放磁盤空間，清理下載緩存和未使用的包。

5.2 設置 Conda 默認通道

conda config --add channels conda-forge

• 優先使用 conda-forge 進行安裝。

5.3 查看 Conda 配置

conda config --show

6. Conda 虛擬環境與 Pip 兼容

Conda 也可以與 pip 結合使用：

conda install pip
pip install some_package

但推薦盡可能使用 conda install 進行包管理，以確保依賴一致性。

7. 結論

? ? ? ? Conda 提供了強大的環境管理和包管理功能，使得開發者可以輕松管理不同的項目環境。掌握這些基本命令，可以提高開發效率，避免依賴沖突。

希望本指南對你有所幫助！

8.其他問題

1. 運行 Conda 初始化命令

?

在終端輸入：

conda init

?

這個命令會自動配置 shell 以支持 conda activate。

?

2. 重新加載 shell

?

運行：

source ~/.bashrc

?

或者：

exec bash

?

這樣就能使 conda init 的修改生效。

?

3. 再次嘗試激活環境

conda activate {目標環境}

?

現在應該能成功進入 {目標環境} 環境。