Anaconda 换国内源、删源方法

### Conda 包管理和环境管理 #### 创建新环境 为了创建一个新的 Conda 环境,可以使用 `conda create` 命令指定环境名称以及所需版本的 Python 或其他语言解释器。例如: ```bash conda create --name myenv python=3.8 ``` 这会建立名为 `myenv` 的环境,并安装 Python 3.8 版本。 #### 列出所有环境 要查看当前系统上所有的 Conda 环境列表,可执行如下命令: ```bash conda env list ``` 或者也可以用简短形式: ```bash conda info --envs ``` 这两个命令都会显示已有的环境及其路径[^1]。 #### 激活和停用环境 激活某个特定的 Conda 环境以便在其内部工作,需输入以下指令: ```bash conda activate myenv ``` 当完成在这个环境下操作之后,则可以通过下面这条语句来退出此环境回到基础 shell 中: ```bash conda deactivate ``` #### 安装依赖包到环境中 对于已经存在的 Conda 环境来说,在其中添加新的软件包是非常简单的。只需先确保目标环境已被激活,接着就可以通过 `conda install` 来获取并安装所需的库文件。比如要在刚才提到过的 `myenv` 下载 NumPy 库的话,应该这样做: ```bash conda install numpy ``` 如果想一次性安装多个包,可以在同一个命令里列出它们的名字,中间用空格隔开即可[^2]。 #### 除整个环境 如果有不再使用的旧项目对应的 Conda 环境想要清理掉,那么就利用这个语法结构来进行彻底移除: ```bash conda remove --name old_project_env --all ``` 这里 `-n` 参数后面跟的是待环境名;而 `--all` 表明是要连同里面的一切组件一起清除干净。 #### 配置镜像加速下载速度 考虑到网络状况可能影响到从默认仓库拉取资的速度,因此建议配置国内镜像站点作为补充渠道之一。以清华大学 TUNA 组织提供的 Anaconda 渠道为例,设置方法如下所示: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ ``` 上述更改将会使后续的操作受益于较快的数据传输速率[^4]。
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