conda命令（持续更新)

最新推荐文章于 2025-04-27 17:31:44 发布
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分类专栏： python 文章标签： conda 命令
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版权

环境列表：conda env list
创建新环境：conda create -n envName python=版本号（e.g.3.6、3.7）
进入环境：activate envName
删除指定环境中的包：conda remove -n envName packageName
更新指定环境中的包：conda update -n envName packageName
查看channel：conda config --show
添加channel：conda config --add channels url

清华的镜像channel:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forga/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

删除channel：codna config --remove channels url

conda命令出现报错：CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url...如何解决？
**My Coding Family**
04-15 1318
🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！ 备注：部分问题/疑难杂症搜集于互联网。
conda 手册
08-16
conda手册工具
conda常用命令.txt
09-12
描述的是Anaconda的常用命令，方便更多的使用anaconda
conda升级命令
lilisad的博客
10-13 1081
conda升级时使用了多种命令都无效，终于找到了正确命令 conda update conda
conda 常用命令
最新发布
xy1580的博客
04-27 1181
conda 分为 anaconda 和 miniconda，anaconda 是一个包含了许多常用库的集合版本，miniconda 是精简版本（只包含conda、pip、zlib、python 以及它们所需的包）如果安装了 conda，但是在命令行中仍然无法找到 conda 命令，可能是因为 conda 的安装路径没有添加到环境变量中。如果安装了 conda，但是在命令行中仍然无法找到某个软件包，可能是因为该软件包没有安装在当前环境中。conda 可以创建多个环境，每个环境可以包含不同的软件包。
conda update 命令
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常用 conda update 命令列举。
conda升级
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注意，在升级过程中可能会出现一些依赖关系的问题，需要跟随提示进行解决。同时，建议在升级前备份重要的工作环境。
【Conda】Conda命令详解：高效更新与环境管理指南
人生苦短，睡觉要紧，睡醒再说
10-06 6458
本文将系统介绍Conda的更新命令和环境管理功能，包括如何更新Conda核心、更新所有包、设置严格频道优先级、强制安装特定版本、创建和管理环境、清理缓存等实用技巧，解析每个命令的参数，以及提供示例和最佳实践帮助你更高效地进行Python项目管理。
使用conda命令安装和卸载软件包
# 2.1 使用conda命令安装软件包 ### 2.1.1 基本语法 conda命令的基本语法用于安装软件包如下： ``` conda install ``` 其中： * `<package_name>`：要安装的软件包名称。 ### 2.1.2 选项和参数 conda命令...
【Conda命令专家】：深入解析Anaconda虚拟环境背后的命令
!...# 1. Conda命令概述 在数据科学、机器学习以及软件开发领域，环境管理是保证工作流顺畅的核心部分。Conda作为一个流行的包管理和环境管理系统，广泛...本章将为读者提供Conda命令的基本概述，包括Conda的安装、基本命
【深入理解Conda命令】：构建多用户环境的命令行艺术
## 1.1 Conda命令简介 Conda是一个开源的包、依赖和环境管理系统，可快速部署、运行和升级软件包及其依赖关系。Conda可以跨平台使用，在Linux、macOS和Windows操作系统上都能工作。通过Conda，用户可以方便地创建、...
【Conda命令精通】：Anaconda包与环境管理核心技巧揭秘
## 1.1 Conda命令的概述 Conda是一个开源的包、依赖和环境管理系统，可适用于Windows、macOS和Linux平台。它可以快速安装、运行和升级包及其依赖关系，同时创建、保存、加载和切换环境在你的本地计算机。Conda可以在...
用conda创建python虚拟环境
weixin_30888707的博客
06-26 241
1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。 2、conda常用的命令。 1）conda list 查看安装了哪些包。 2）conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3）conda update conda 检查更新当前conda123453、创建python虚拟环境。 ...
【Python小技巧】一行conda命令升级Anaconda中python到指定版本
IT里的交易员-博客
10-22 1万+
听说python出了新版本，想升级却不知道怎么升级，升哪个版本？python 3.10用着还不错，现在python都出了3.13版本了，而且3.11较之前的版本效率提升不是一点点！但鉴于第三方库的兼容问题，考虑再三，就先升级到3.11版本吧。升级很简单，就是过程很耗时，毕竟需要下载很多包。但还好，一条命令运行后，输入Y确认后就不用管了。好在运行效率确实有提升，一切都值了。这个方法同样适合虚拟环境。只是需要先切换到对应环境。
conda命令详解
weixin_30550081的博客
07-10 162
显示已有环境信息 conda info --envs 创建环境 conda create --name [环境名] python=[版本号] 删除环境 conda remove --name [环境名] --all 激活环境 source activate [环境名] 退出环境 source deactivate [环境名] 转载于:https://www.cnblogs.com/smallre...
conda环境修改channels
qq_49415623的博客
01-22 9212
anaconda虚拟环境配置channels相关操作
conda常用命令详解
qq_38519364的博客
02-24 1012
这些是一些常用的 Conda 命令及其详细解释，希望能够帮助你更好地使用 Conda 进行软件包和环境管理。Conda 是一个功能强大的包管理器和环境管理器，用于安装、部署和管理软件包和其依赖关系。创建一个名为 myenv 的环境，并指定 Python 版本为 3.8。安装名为 numpy 的软件包到当前激活的环境中。列出所有已创建的环境，显示当前激活的环境。列出当前环境中已安装的所有软件包。清理当前环境中不需要的软件包和缓存。列出当前环境中可更新的所有软件包。激活名为 myenv 的环境。
Conda的下载相关命令
dhy012345的博客
09-15 2244
用conda 下载或更新过程中难免会出现下载过慢，安装失败，等问题。清华的源现在已经恢复，可以继续使用国内镜像下载安装包了。 原文链接： https://www.jianshu.com/p/c0f1f3887a36 一. 如果无法下载资料, 或者下载很慢, 可以尝试: 设置中科大Anaconda源或清华的Anaconda源. 两者只能选一个. 如果想更改, 删掉~/.condarc或者删除相关行即...
git conda
03-18
### 如何将 Git 与 Conda 集成或一起使用 Git 是一种分布式版本控制系统，而 Conda 是一个包管理器和环境管理系统。两者可以很好地协同工作来管理和跟踪项目的状态以及依赖关系。 #### 使用 Conda 创建并导出环境配置文件 Conda 提供了一种方法来创建可重复使用的环境配置文件 `environment.yml` 或者 `.yml` 文件。这使得团队成员可以在不同的机器上轻松复制相同的开发环境[^2]。通过这种方式，可以确保每个人都在相同条件下运行代码。 ```bash conda env export > environment.yml ``` 此命令会生成一个名为 `environment.yml` 的文件，其中包含了当前活动环境中所有的软件包及其精确版本号的信息。该文件应该被提交到版本控制仓库中以便共享给其他开发者。 #### 将 Conda 环境定义加入 .gitignore 中 为了避免不必要的冲突或者误操作上传个人特定的 Conda 缓存数据或其他临时文件至远程存储库，在项目的根目录下添加 `.gitignore` 文件，并包含如下内容： ``` # Ignore Conda cache files .conda/ pkgs/ envs/ ``` 这样做的目的是防止本地构建过程中产生的中间产物污染源码树结构[^1]。 #### 利用 CI/CD 工具自动设置 Conda 环境 当采用持续集成(CI)/持续部署(CD)流程时，可以通过脚本来自动化安装所需的 Python 版本和支持库的过程。例如，在 GitHub Actions 上面编写 YAML 脚本来自动生成测试所需的基础设施: ```yaml name: Build & Test on: push: branches: - main jobs: build-test-job: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout Repository Code uses: actions/checkout@v2 - name: Setup Miniconda Environment run: | wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-py39_4.9.2-Linux-x86_64.sh && \ bash Miniconda3-py39_4.9.2-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda && \ export PATH="$HOME/miniconda/bin:$PATH" - name: Create And Activate Virtual Env From Yaml File run: conda env create --file=environment.yml --force && source activate my_project_env - name: Run Tests Inside Newly Created VirtualEnv run: pytest tests/ ``` 上述例子展示了如何利用 GitHub Action 来下载 miniconda 并依据预先准备好的 yml 描述符建立虚拟空间进而执行单元检验程序。 #### 结合 MLflow 追踪实验结果 如果正在从事机器学习模型训练方面的工作，则可能还会涉及到像 MLflow 这样的工具用于记录参数调整历史轨迹等功能模块。此时同样推荐把整个过程封装进 Docker 容器里头统一打包分发出去减少跨平台兼容性难题的影响程度[^3]。 ---
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