代码收藏家 掌握conda虚拟环境构建和常见命令：学习笔记
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档
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本文是个人的conda学习小结
一、conda介绍（minconda）
Conda是用Python语言开发，但能管理其他编程语言的项目，包括多语言项目。conda属于Anaconda中的一个包。Conda 是一个运行在 Windows、macOS 和 Linux 上的开源包管理系统和环境管理系统。Conda 可以快速安装、运行和更新包及其依赖项。Conda 可以轻松地在本地计算机上创建、保存、加载和切换环境。它是为 Python 程序创建的，但它可以为任何语言打包和分发软件。
The conda package and environment manager is included in all versions of Anaconda and Miniconda.
由于前几次下载最新的anaconda，然后安装之后没有问题，在使用的过程中老是出问题。刚开始的时候下载安装各种包都是没有问题的，但是不知为何在cmd中就找不到conda，路径和变量都是没有问题。因此，在后面我安装minconda就没有出现问题。具体安装路径如下：
anaconda：https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-Windows-x86_64.exe
minconda: https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe
此链接都是Windows窗口下的，具体其他系统风格的可以再具体网站选择。
若使用minconda后感觉不够用，则可以不用卸载直接安装其余anaconda包，具体方法官方网站有具体介绍。
二、conda命令
conda命令可以用来：
小注：前面带两个断线“–”的常用命令（并不是所有的命令都可以）可以缩写为一个短线加后面内容的首字母。例如–name可以缩写为-n;–envs可以缩写为-e
1.conda具体命令
主要内容参考Anaconda网站的命令使用文件Using Conda：https://conda.io/docs/using/index.html
常用的命令代码如下：
conda安装包的方法和pip基本是一样，如
pip install packages
conda install packages
#具体需要使用什么包后面就可以换成具体包替代
1.1 conda帮助
可以在命令行输入此命令寻求相应的帮助，即
conda --help
#或者使用缩写
conda -h
命令执行后我们会看到：
三、conda info
conda info可以用来查看相关信息，如：
1、查看所有的信息
conda info --all
conda info -a
2、查看基础环境的路径
conda info --base
3、列出当前所存在的所有的conda环境
conda info --envs
conda info -e
conda env list
查看base和虚拟环境
4、列出所有环境变量
conda info --system
conda info -s
5、查看令牌所有公开通道
conda info --unsafe-channels
四.conda create
conda create可以用来创建新的 conda 环境，如下：
1、创建conda环境
根据环境名称来创建一个 conda 环境，假设我们的环境名称为Icesat2
conda create -n Icesat2
2、进入conda环境
创建完成后，我们使用如下命令进入环境
conda activate Icesat2
此时可以看到前面多了一个(Icesat2)，这个是我们进入了该环境的标志。
3、查看具体包
使用conda list 来查看该环境下都安装了那些具体的包：
注：详细关于conda list请查看第七节。
conda list
4、退出环境
如果要退出所创建的环境回到base环境，只需执行：
conda deactivate
#或者
conda activate
小注：我们只能退出到基础环境，在基础环境中继续退出还是在基础环境中。
5、根据地址创建conda环境
除了根据名称创建环境以外，还可以根据地址来创建conda环境。
上面可以看到，我们创建的Icesat2的环境地址为：D:\users\15616\minconda3\envs\Icesat2，可见他的默认地址就是…\minconda3\envs\下。
若要从地址创建，则需要执行命令：-p,–prefix
conda create -p G:\minconda3\envs\my_env
# 或者
conda create --prefix G:\minconda3\envs\my_env
6、克隆（复制）现有环境
根据现有环境的名称来进行克隆，假设现有环境的名称为original_env，新的环境的名称为new_env，则只需执行：
conda create -n new_env --clone original_env
当然，也可以根据现有环境地址进行克隆：
conda create -n new_env --clone G:\anaconda3\envs\original_env
7、创建新环境并安装多个包
packages：我们新创建的环境如果不安装必要的包是无法使用的，需要安装的包用空格隔开，即：
conda create -n my_env python numpy flask
我们用该命令创建了一个叫my_env的环境，同时安装了三个包python、numpy、flask。
安装完成后利用conda list可以看到安装的包远不止三个，这是因为有些包需要其他包作为前缀。
此外，我们的 python 安装的是最新版本，当然我们也可以指定版本进行安装：
conda create -n my_env python=3.9.7 numpy flask
五、conda install
conda install可以用来在 conda 环境中安装相应的包，具体格式如下：
conda install [-n env_name | -p path] [-c channel_address] [packages]
例如，我们要在my_env下安装 3.9.7 版本的 python。我们可以先进入该环境，然后安装：
conda activate my_env
conda install python=3.9.7
注意这里的=其实就是一个模糊约定，一般都会下载最新版本如python=3.9或者python=3.10系统就会下载3.9和3.10的最新版本的python。
也可以直接指定安装环境：
conda install -n my_env python=3.9.7 # 根据名称
conda install -p G:\anaconda3\envs\my_env python=3.9.7 # 根据地址
另外，安装numpy时，我们可以从指定的频道（conda-forge）下载
conda install -n my_env -c conda-forge numpy
六、conda remove
conda remove可以用来移除 conda 环境中的某些包，也可以移除整个环境，具体格式如下：
conda remove [-n env_name] [packages] [--all] # 根据名称
conda remove [-p path] [packages] [--all] # 根据地址
例如，如果我们需要移除my_env下的numpy，只需执行
conda remove -n my_env numpy
当然我们也可以移除conda环境（即移除所有的包）
conda remove -n my_env --all
若想要重新命名环境名称，conda没有提供重命名环境的命令，我们只能先克隆一份原来的环境，然后再删除原来的环境，具体操作如下（例如将环境a重命名成b）：
conda create -n b --clone a
conda remove -n a --all
特别注意：conda uninstall是conda remove的别名，我们也可以使用conda uninstall来移除包，方法是相同的。**
七、conda clean
conda clean用来清理conda 环境中的缓存，具体格式如下：
conda clean -p#删除没有用的包
conda clean -t#删除tar打包
conda clean -y -all#删除所有的安装包及cache（索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包）
七、conda list
conda list用来列出 conda 环境中的包，具体格式如下：
conda list [-n env_name] [package] # 根据名称
conda list [-p path] [package]# 根据地址
conda list只列出当前环境的所有包，若要列出其他环境的包，例如列出my_env下的所有包，只需执行：
conda list -n my_env
若要列出my_env中与numpy相关的包（准确地来说是含有numpy字样的包），只需执行：
conda list -n my_env numpy
所以，我们可以使用conda list来查询当前环境是否安装了相应的包（每次只能查询一个），如果最后的结果没有列出，那就说明没有安装。
八、conda search
conda search用来搜索指定的包，具体格式如下：
conda search [-c channel_address] [-f] [packages]
我们可以指定在conda-forge中搜索numpy：
conda search -c conda-forge numpy
事实上，上述命令会搜索到所有包含numpy字样的包，如果我们只想搜索numpy这个包，需要加上-f（–full-name的缩写），即
conda search -c conda-forge -f numpy
九、conda update
conda update用来将一系列的包升级到最新版本，具体格式如下：
conda update [-n env_name | -p path] [packages] [--all]
例如，如果我们想要升级my_env下的numpy和scipy，只需执行：
conda update -n my_env numpy scipy
如果我们要想更新my_env中的所有包，则需执行：
conda update -n my_env --all
如果要更新conda本身，则需执行
conda update conda
如果要更新anaconda或者minconda，则需执行
conda update minconda
注：升级Anaconda前需要先升级conda。
十、conda config
conda config用来配置 conda 的频道，相关信息会存储在C:\Users\你的用户名.condarc文件中。
添加频道的格式为：
conda config --add channels [channel]
例如，若要添加conda-forge这个频道
conda config --add channels conda-forge
由于国外频道的速度普遍不稳定，我们通常会考虑使用国内镜像频道，比如清华镜报。
考虑到 Windows 用户无法直接创建名为.condarc的文件，我们可以先执行
conda config --set show_channel_urls yes
然后直接修改文件
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- 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
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
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
修改完后，执行conda clean -i清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。
设置好之后，我们就可以执行了
conda config --get channels
查看已添加的频道。
