Windows下anaconda安装及使用

最新推荐文章于 2025-10-07 01:10:00 发布

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Windows下anaconda安装及使用

官网下载

anaconda官方下载地址
完全安装包最小化安装包
一般都是下载完整的安装包，下载完成后，双击选择安装目录，一直点击next就能成功安装。

查看是否安装成功

# 会在终端打印conda版本信息
conda --version

conda配置国内镜像源

查看已经配置的镜像源
可以通过shell命令查看或者文件查看(一般在系统当前登录用户目录下.condarc文件中)

conda config --show channels
# 默认没有其它镜像源，如下所示
channels:
  - defaults

永久添加镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
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/

(可选)设置默认的镜像源顺序

conda config --set channel_priority strict
conda config --set channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --set channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --set channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

验证镜像源是否配置成功，可通过shell命令或者文件查看(一般在系统当前登录用户目录下.condarc文件中)

conda config --show channels
# 配置镜像源成功后，会出现以下内容
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

(可选)设置搜索时显示信道地址

conda config --set show_channel_urls yes

我们设置安装pip包从指定镜像源下载

# 只需设置一次
conda install psutl -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
# 可以根据需要使用不同的镜像源
conda install psutl -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

(可选)设置conda创建环境和安装包时，数据存放目录

envs_dirs:
  - D:\Users\soft\conda\envs
pkgs_dirs:
  - D:\Users\soft\conda\pkgs

# 可以通过在系统环境变量中设置conda

这里通过conda使用jupyter时有个小坑

安装完anaconda后，一般默认的base环境中有jupyter，但是如果通过conda create -n创建新的python环境，使用activate 切换到新的python环境后，默认是没有jupyter的，需要自己安装

安装jupyter

在base环境下执行，

# 安装的时候有点慢，建议配置国内镜像源之前安装，试了很多方法，最后去掉国内镜像源后，才不会卡在solving environment
conda install nb_conda
conda install jupyter

安装后执行jupyter notebook，出现类似下图

基础常用命令

# 查看conda信息
conda info
# 查看conda版本
conda version
conda -V
# 查看conda所有配置
conda config --show
# 查看conda配置的镜像源
conda config --show channels
# 查看配置文件路径、镜像
conda config --show-sources
# 添加镜像源
conda config --add channels url
# 移除镜像源
conda config --remove channels url

管理package常用命令

# 查找anaconda repository是否有指定包
conda search package_name
# 查看指定package是否已经安装
conda list package_name
# 安装指定package
conda install package_name
conda install package_name=version_number
# 更新指定package
conda update package
# 删除指定package，同时也删除依赖该package的package
conda uninstall package_name
# 删除指定package，保留依赖该package的package
conda uninstall package_name --force

清理conda缓存常用命令

# 删除无用package -p和--package等效
conda clean -p
# 删除缓存的tar -t和--tarballs等效
conda clean -t
# 删除索引缓存 -i和--index-cache等效
conda clean -i
# 删除日志文件 -l和--logfiles等效
conda clean -l
# 删除索引缓存、锁定文件、未使用的缓存package、tar和日志文件，指定即将所有需要确认的设置成是
# -y和--yes等效 -a和--all等效
conda clean -y -a

环境操作常用命令

# 查看创建的environments列表
conda env list
conda info -e
# 创建environment
conda create -n env_name python=version_number
# 删除当前activate环境的指定包
conda remove package_name
# 删除environment指定包，可同时删除多个
conda remove -n env_name p1 p2 p3
# 删除environment和environment中所有的包
conda remove -n env_name --all
# 删除environment中所有包但保留environment
conda remove -n env_name --all --keep_env
# 使用指定environment
conda activate env_name
# 推出指定environment
conda deactivate

版本控制常用命令

# 查看历史版本
conda list --revision
# 回滚到指定版本
conda install --rev version_number