bashconda --version
更新至最新版本bashconda update conda
更新anacondabashconda update anaconda
管理环境我们在使用conda管理环境时,默认创建base环境创建环境bashconda create --name myenv
这会创建一个名为 myenv 的新环境我们也可以指定所需的 Python 版本:bashconda create --name myenv python=3.8
激活环境bashconda activate myenv
取消激活环境bashconda deactivate
查看已经创建的环境bashconda info --envs
完整的删除一个环境bashconda remove --name ENVNAME --all
导出环境文件,并创建新环境bashconda env export --name ENVNAME > envname.ymlconda env create -f=/path/to/environment.yml -n your-env-name
查看环境修订版bashconda list --revisions
将一个环境恢复到指定版本bashconda list --name ENVNAME --revisionsconda install --name ENVNAME --revisionREV_NUMBER
包管理查看一个未安装的包在库中是否存在bashconda search pkg-name# 例如conda search selenium
安装一个包bashconda install pkg-name# 例如conda install numpy
查看刚安装的包是否存在bashconda list
查看某个环境下的包bashconda list --name ENVNAME
将当前环境下包的列表导出指定文件,用于创建新的环境bashconda create --name NEWENV --file pkgs.txt
更新环境下的所有包bashconda update --all --name ENVNAME
卸载某个环境下的包bashconda uninstall PKGNAME --name ENVNAME
一次性安装多个包bashconda install --yes PKG1 PKG2
安装指定版本的包bashconda install PKGNAME==3.1.4# 例如conda install selenium==4.3.0
配置管理查看conda使用的源bashconda config --show channels
增加源,解决下载慢的问题bashconda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
移除源bashconda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
清除索引缓存bashconda clean -i
常用源bash默认源:https://repo.anaconda.com/清华源:channels: - defaultsshow_channel_urls: truedefault_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
总结这只是 Conda 的基础用法介绍,希望能够帮助你入门Conda 提供了许多强大的功能,如虚拟环境管理、包依赖解决等,这些功能能够极大地简化软件开发和项目管理的过程希望本文能够帮到大家人工智能测试开发大礼包
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(图片来源网络,侵删)
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