conda是包管理和环境管理工具，适用于数据科学和机器学习领域。可以方便的进行环境管理，减少环境污染。
1.环境管理
创建环境
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conda create -n visualenv python=3.8- -n visualenv：指定环境名称为visualenv。
- python=3.8：指定Python版本为3.8。
激活环境
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conda activate visualenv- 激活名为visualenv的环境。
退出环境
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conda deactivate- 退出当前激活的环境。
列出所有环境
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conda env list- 显示所有已创建的环境及其路径。
删除环境
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conda env remove -n visualenv- 删除名为visualenv的环境。
2.包管理
安装包
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conda install numpy- 安装numpy包，也可以配置按照其他包。
安装指定版本的包
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conda install numpy=1.18.5- 安装指定版本（如1.18.5）的numpy包。
更新包
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conda update numpy- 更新numpy包到最新版本。
卸载包
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conda uninstall numpy- 卸载numpy包。
列出已安装的包
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conda list- 显示当前环境中已安装的所有包及其版本。
3.环境导出与导入
导出环境配置
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conda env export -n myenv > myenv.yml- 将名为myenv的环境配置导出为myenv.yml文件。
从YAML文件创建环境
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conda env create -f myenv.yml- 根据myenv.yml文件创建环境。
4.搜索包
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conda search numpy- 搜索numpy包及其版本信息。
5.清理缓存
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conda clean --all- 清理所有未使用的包和缓存，释放磁盘空间。
6.配置管理
配置镜像源
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conda config --add channels conda-forge- 添加conda-forge镜像源。
查看配置
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conda config --show- 查看当前的conda配置。
清除配置
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conda config --remove-key channels- 清除channels配置。
7.其他常用命令
查看conda版本
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conda --version- 显示conda的版本号。
更新conda本身
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conda update conda- 更新conda到最新版本。
查看当前激活的环境
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conda info --envs- 显示所有环境，并标记当前激活的环境。
8.使用pip在conda环境中安装包
虽然conda提供了包管理功能，但有时需要使用pip安装某些包：
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conda activate myenv
pip install some-package- 激活环境后，使用pip安装包。
9.查看环境依赖
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conda list --export- 列出当前环境的所有包及其版本，以pip格式输出。
10.创建环境并安装多个包
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conda create -n myenv python=3.8 numpy pandas- 创建环境并同时安装numpy和pandas包。
通过conda命令，可以管理多个Python环境，确保项目的依赖隔离和可复现性。