1、背景

此文主要記錄conda的一些用法，大部分命令來自ai搜索以及自己的理解。

2、安裝conda

2.1 選擇 conda 版本

2.1.1 Anaconda

• 含有 Conda + 大量科學計算包（NumPy、Pandas、Matplotlib 等）
• 適合數據科學、機器學習初學者
• 下載地址：https://www.anaconda.com/products/distribution

2.1.2 Miniconda

• 只含 Conda 和基礎 Python，體積小
• 適合開發者或只需精簡環境的用戶
• 下載地址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

2.1.3 安裝完后推薦的操作

# 更新conda
conda update conda# 創建基礎環境
conda create -n base python=3.10# 激活環境
conda activate base

3、Conda基本信息命令

命令	功能
conda info	顯示 Conda 的基本信息，包括版本、環境路徑、渠道等
conda list	列出當前環境中安裝的所有包
conda list <package>	查看指定包信息
conda info --envs 或 conda env list	列出所有 Conda 環境及路徑
conda search <package>	搜索 Conda 倉庫中的包

4、環境管理

4.1 創建環境

命令	說明
conda create -n myenv python=3.9	創建名為 myenv 的環境，并指定 Python 版本
conda create -n myenv numpy pandas	創建環境并安裝指定包
conda create -n myenv --clone oldenv	克隆現有環境 oldenv 到新環境 myenv

4.2 激活與退出環境

命令	說明
conda activate myenv	激活環境 myenv
conda deactivate	退出當前環境
conda activate base	回到基礎環境

4.3 刪除環境

命令	說明
conda remove -n myenv --all	刪除整個環境
conda env remove -n myenv	同上，效果一致

4.4 導出與遷移環境

命令	說明
conda env export > environment.yml	導出當前環境到 YAML 文件
conda env create -f environment.yml	根據 YAML 文件創建環境
conda list --export > requirements.txt	導出可供 pip 使用的包列表
conda pack -n myenv -o myenv.tar.gz	將環境打包遷移到另一臺機器

4.4.1 conda env 導入和導出

1. 導出

conda env export --name env_name > environment.yml

2. 導入

conda env create -f environment.yml

• 修改導入的env名
  如果需要修改導入的env名，手動修改environment.yml文件，修改第一行。
• 修改某個pip包的源
  vi environment.yml
  找到 pip 部分進行修改
  

5、包管理

5.1 安裝包

命令	說明
conda install numpy	安裝最新版本包
conda install numpy=1.23.5	安裝指定版本
conda install numpy pandas -c conda-forge	指定頻道安裝多個包
conda update numpy	更新包到最新版本
conda update --all	更新所有包

5.2 卸載包

命令	說明
conda remove numpy	卸載指定包
conda uninstall numpy	同上

5.3 查看包信息

命令	說明
conda list numpy	查看 numpy 是否安裝及版本
conda search numpy --info	查看包的詳細信息（版本、依賴、來源）

6 渠道管理

命令	說明
conda config --show channels	查看當前渠道列表
conda config --add channels conda-forge	添加新渠道
conda config --set channel_priority strict	設置嚴格優先渠道
conda config --remove channels conda-forge	刪除渠道
conda clean -i	清理索引緩存，避免渠道沖突

6.1 設置清華的源

# 清空已有 channel 配置
conda config --remove-key channels# 添加清華鏡像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
conda config --set show_channel_urls yes# ?清理索引緩存
conda clean -i# 查看當前配置的源
conda config --show channels
conda config --show default_channels

7、環境故障排查與清理

命令	說明
conda clean -a	清理緩存、包、索引等，占用空間
conda doctor	檢查 Conda 環境是否有潛在問題
conda config --show	查看全部配置，方便排查問題

8、特殊操作

場景	命令
在特定目錄創建環境	conda create -p ./envname python=3.10（-p 指定路徑，不在默認環境列表）
激活路徑環境	conda activate ./envname
查看 Python 版本	python --version（在激活環境后）
使用 pip 安裝 Conda 環境中沒有的包	pip install package_name（推薦先激活環境）

9、案例

9.1 Conda環境中修改pip源

conda create -n sovits-new python=3.9.20# 全局修改pip的源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple