1. 虚拟环境管理

查看虚拟环境

1. 列出所有虚拟环境：

   conda env list
   

   或：

   conda info --envs
   

   输出示例：

   # conda environments:
   #
   base                  *  /home/user/anaconda3
   my_env                   /home/user/anaconda3/envs/my_env
   

2. 查看当前激活的环境：

   conda info
   

   输出示例：

        active environment : testactive env location : C:\Users\user\.conda\envs\testshell level : 2user config file : C:\Users\user\.condarcpopulated config files :conda version : 24.5.0conda-build version : not installedpython version : 3.12.4.final.0solver : libmamba (default)virtual packages : __archspec=1=skylake__conda=24.5.0=0__win=0=0base environment : C:\ProgramData\miniconda3  (read only)conda av data dir : C:\ProgramData\miniconda3\etc\condaconda av metadata url : Nonechannel URLs : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarchhttps://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarchhttps://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarchpackage cache : C:\ProgramData\miniconda3\pkgsC:\Users\user\.conda\pkgsC:\Users\user\AppData\Local\conda\conda\pkgsenvs directories : C:\Users\user\.conda\envsC:\ProgramData\miniconda3\envsC:\Users\user\AppData\Local\conda\conda\envsplatform : win-64user-agent : conda/24.5.0 requests/2.32.2 CPython/3.12.4 Windows/10 Windows/10.0.19045 solver/libmamba conda-libmamba-solver/24.1.0 libmambapy/1.5.8 aau/0.4.4 c/. s/. e/.administrator : Falsenetrc file : Noneoffline mode : False   
   

创建虚拟环境

1. 创建一个新环境（指定名称和 Python 版本）：

   conda create -n env_name python=3.9
   

2. 创建时安装指定包：

   conda create -n env_name numpy pandas
   

3. 创建一个新的 Conda 环境，同时安装特定的 Python 版本和指定的包

   conda create -n <env_name> python=<version> <package1> <package2> ...
   

   比如：

   conda create -n my_env python=3.9 numpy pandas
   

激活/退出虚拟环境

1. 激活虚拟环境：

   conda activate env_name
   

2. 退出虚拟环境（切回 base）：

   conda deactivate
   

删除虚拟环境

1. 删除虚拟环境：

   conda remove -n env_name --all
   

---

2. 包管理

安装包

1. 在当前环境中安装包：

   conda install package_name
   

2. 在指定环境中安装包：

   conda install -n env_name package_name
   

3. 安装特定版本的包：

   conda install package_name=1.18
   

4. 从指定频道安装包：

   conda install -c conda-forge package_name
   

更新包

1. 更新单个包：

   conda update package_name
   

2. 更新所有包：

   conda update --all
   

卸载包

1. 从当前环境中卸载包：

   conda remove package_name
   

2. 从指定环境中卸载包：

   conda remove -n env_name package_name
   

查看已安装的包

1. 查看当前环境中的所有包：

   conda list
   

2. 查看特定环境中的包：

   conda list -n env_name
   

---

3. 环境导出与迁移

导出环境

1. 导出环境为 YAML 文件：

   conda env export > environment.yml
   

2. 导出指定环境：

   conda env export -n env_name > environment.yml
   

3. 导出指定环境为 YAML 文件，并且导出指定的目录下

   conda env export -n <env_name> > <path_to_directory>/environment.yml
   

   比如：
   在 Windows 上，将 my_env 导出到 D:\envs：

   conda env export -n my_env > D:\envs\my_env_environment.yml
   

   在 Linux 上，将环境 my_env 导出到 /home/user/environments 目录：

   conda env export -n my_env > /home/user/environments/my_env_environment.yml
   

4. 生成跨平台且适合共享的 environment.yml 文件
   Windows平台：

   conda env export --no-builds | findstr /v "prefix:" > D:\envs\my_env_environment.yml
   

   Linux平台：

   conda env export --no-builds | sed '/^prefix:/d' > /home/user/environments/my_env_environment.yml
   

导入环境

1. 从 YAML 文件创建环境：

   conda env create -f environment.yml
   

2. 将环境安装到特定位置，可以使用 --prefix 参数：

   conda env create -f environment.yml --prefix /custom/path/to/env
   

3. 更新已有环境：

   conda env update -f environment.yml
   

---

4. 清理与优化

清理缓存

1. 查看占用的缓存：

   conda clean --packages --dry-run
   

2. 清理未使用的包和缓存：

   conda clean --all
   

---

5. 常见信息查询

查询环境/包

1. 查看 conda 当前版本：

   conda --version
   

2. 查看某包的可用版本：

   conda search package_name
   

   比如：

   conda search numpy
   

3. 查看当前环境的路径：

   conda env list
   

---

6. 其他实用命令

切换频道

1. 设置默认频道：

   conda config --add channels conda-forge
   

   设置严格优先级使用conda-forge频道（可选）：

   conda config --set channel_priority strict
   

2. 删除频道：

   conda config --remove channels channel_name
   

3. 检查频道优先级

   conda config --show channels
   

4. 还原到默认频道
   将 conda-forge 从频道列表中移除：

   conda config --remove channels conda-forge
   

   如果之前设置了严格优先级，可以还原到默认模式（可选）：

   conda config --set channel_priority flexible
   

更新 conda

1. 更新 conda：

   conda update conda
   

2. 更新 Anaconda：

   conda update anaconda