第二章 Anaconda 常用命令(一)

在上一章中，介绍了Anaconda是什么、有什么特点，接着详细介绍了Anaconda管理工具的下载以及详细的安装步骤和环境变量的配置。那么从这一章开始通过两个章节的内容来介绍Anaconda的常用命令及用法

一、基本命令

1.查看Conda版本

conda --vaersion 或 conda -V

2.查看conda环境详细信息

1.查看conda环境命令：conda info
2.conda环境命令作用：
1).环境诊断：当遇到Conda相关的问题时，conda info可以提供诊断信息。
2).配置检查：查看Conda的配置信息，如是否启用了某些特定功能。
3).路径和缓存：了解Conda包的缓存位置，便于管理和清理。
4).依赖关系：查看Conda依赖关系和通道信息，理解包的来源

3.查看虚拟环境的存储路径

conda config --show envs_dirs

4.设置指定的虚拟环境路径

1.conda config --add envs_dirs 路径 如：conda config --add envs_dirs D:\condaenvs
2.设置完成后可以使用conda config --show envs_dirs或conda info命令查看设置结果
3.设置完成后，指定的新的路径会自动出现在首位

5.设置镜像源下载地址

1.使用命令设置：conda config --add channels 镜像源地址。如：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
2.通过conda info获取.condarc文件的存储路径，在该路径下直接添加或修改对应的信息
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
3.更新后查看设置结果命令：conda config --show channels 或 conda info
4.通过命令行设置的配置信息会默认更新用户目录下的镜像通道配置，不会更新conda安装目录下的配置文件

6.移除自定义的镜像源

1.移除指定的镜像源：conda config --remove channels 镜像源地址,如：
conda config --remove https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
2.移除配置文件中channels标签下自定义镜像通道：conda config --remove-key channels

7.查看镜像源配置信息

conda config --show channels

8.设置在搜索时是否显示通道信息

1.使用命令设置：conda config --set show_channel_urls yes
2.通过conda info获取.condarc文件的存储路径，在该路径下直接添加或修改对应的信息
show_channel_urls: true

9.更新Conda版本

1.conda update conda:将conda自身更新到最新版本,更新时会列出可以更新的模块，以及哪些模块可以以依赖的形式更新
2.conda update Anaconda:将整个Anaconda都更新到确保稳定性和兼容性的最新版本，在执行该命令时，需要先执行conda update conda，即先升级conda版本

二、Conda环境命令

1.创建conda环境

1.conda create -n env_name：创建不指定python版本的虚拟环境，此时创建出来的虚拟环境的python版本默认为当前python的最新版本
2.conda create -n env_name python=3.10：表示创建python版本为3.10、名字为env_name的虚拟环境。完成创建后，env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。在不指定python版本时，自动创建基于最新python版本的虚拟环境.比如要创建一个rag-learn的虚拟环境，命令如下：conda create -n rag-learn python=3.10，命令执行后需要等待环境的初始化
3.conda create -name env_name python=3.10 pandas numpy scipy：创建指定python版本的虚拟环境，并且指定该虚拟环境需要初始化的工具包

2.查看conda环境中已创建的虚拟环境列表

以下三个命令都可以查看当前conda环境中已创建的虚拟环境列表，需要注意conda info --envs命令中的符号是 – 而不是 -
1.conda env list
2.conda info -e
3.conda info --envs

3.复制指定的虚拟环境

conda create --name new_env_name --clone old_env_name
1.new_env_name：指定复制后的新的虚拟环境的名称
2.old_env_name：指定旧环境的名称，即使用那个环境，需要指定原虚拟环境存储全路径，
如：conda create --name new_rag_learn --clone D:\condaenvs\rag-learn
3.–clone：表示要进行克隆操作

4.激活虚拟环境

1.需要进入某个已创建好的环境下，需要先激活要进入的对应的环境
2.命令格式：conda activate env_name
env_name：虚拟环境名称，进入成功后，一般可以看到命令行的最左端括号中也切换成了ENV_NAME的名称，注意：env_name只需要指定名称，不需要环境存储的全路径
3.若想要从一个环境A切换到另一个环境B去，也可以直接执行该命令，将ENV_NAME写为B环境的名称即可

5.退出当前虚拟环境

1.命令格式：conda deactivate
2.需要从某个环境中退出，直接执行上述命令，直接退回到base(基础)环境
3.需要注意：若在A环境中执行激活命令，激活到B环境，那么在执行退出环境命令时，会先从B环境退出到A环境，需要在执行退出命令才会退出到bese环境，也就是退出命令会一级一级的退出。

6.删除虚拟环境

1.命令格式：conda remove --name env_name --all
2.命令格式：conda env remove --name env_name
3.env_name：表示要删除的环境名称，第一个命令与第二个命令的区别在于 --all参数，
1).–all：表示将指定名称的虚拟环境删除，同时删除所有环境相关的包及其依赖；
2).不带–all参数：表示将指定名称的虚拟环境删除，同时保留已安装的包和依赖，以备以后重新创建虚拟环境时使用
4.特别注意：以上命令的删除操作是不可逆的，在执行前需要确认无误

7.备份虚拟环境

1.导出(备份)虚拟环境：conda env export > environment.yml
首先使用conda activate env_name 命令激活需要分享的环境，在当前用户目录下生成一个environment.yml文件
2.导入虚拟环境：conda env create -f environment.yml