Conda 常用命令整理

环境管理

管理独立的 Python 运行环境，解决项目间依赖冲突。

• 创建环境
  1. # 创建名为 myenv 的新环境
  2. conda create -n myenv
  4. # 创建并指定 Python 版本
  5. conda create -n myenv python=3.9

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• 激活/切换环境
  1. # 进入 myenv 环境
  2. conda activate myenv
  4. # 退出当前环境
  5. conda deactivate

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• 查看与删除
  1. # 列出所有已创建的环境
  2. conda env list
  4. # 彻底删除某个环境
  5. conda remove -n myenv --all
  7. # 克隆一个已有环境
  8. conda create -n new_env --clone old_env

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包管理

在当前激活的环境中，安装、更新、删除软件包。

• 安装与更新
  1. # 安装包
  2. conda install numpy
  4. # 安装指定版本
  5. conda install numpy=1.21
  7. # 更新指定包
  8. conda update numpy
  10. # 更新所有包
  11. conda update --all

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• 查看与卸载
  1. # 列出当前环境已安装的包
  2. conda list
  4. # 搜索可用包及版本
  5. conda search pytorch
  7. # 卸载包
  8. conda remove numpy

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环境共享

通过文件与他人共享完全一致的环境配置。

• 导出环境配置
  1. # 生成 environment.yml 文件
  2. conda env export > environment.yml

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• 从文件创建环境
  1. # 根据 yml 文件复现环境
  2. conda env create -f environment.yml

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配置与优化

提升 Conda 使用体验的配置技巧。

• 添加 Conda-Forge 频道（社区频道，包更全更新）
  1. conda config --add channels conda-forge
  2. conda config --set channel_priority strict

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• 清理缓存（释放磁盘空间）
  1. conda clean --all

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重要原则

与 pip 协同工作时，请遵循：

“先 Conda，后 Pip”
即优先使用 Conda 安装，仅在 Conda 中没有的包才使用 pip 安装，以最大程度减少依赖冲突。

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