conda使用

最新推荐文章于 2025-07-10 10:38:38 发布
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分类专栏： 其他
Conda 使用全解析：从入门到精通
m0_56896669的博客
12-20 621
通过本文，我们对 Conda 的核心功能进行了全面介绍，包括环境管理、包管理以及高级特性等。掌握这些技能将有助于您更好地管理和维护项目依赖，提高工作效率。希望这篇博客能够成为您日常工作中不可或缺的参考资源。如果您有任何问题或想要分享您的经验，请随时留言交流！
conda的使用教程
js_dasongshu的博客
12-13 1295
在安装过程中，conda会自动搜索可用的版本，并选择最适合当前环境的版本进行安装。使用conda create命令可以创建一个新的conda环境，例如，使用命令conda create -n env_name python=3可以创建一个名字为env_name的conda环境，并且在这个环境中使用Python 3。在Python编程中，conda是一款功能强大的Python环境管理和包管理工具，它可以帮助我们快速便捷地安装、更新和卸载Python包以及Python环境，从而简化了开发流程，节省了时间。
Conda 使用指南
qq_41242500的博客
03-09 3162
Conda是一个包和环境管理的工具。支持Windows、macOS和Linux。Conda 可以快速的安装、运行和更新包和相关的依赖。Conda也可以轻易地创建、保存、加载和转换环境。Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了conda、conda-build、Python和众多科学计算的包及其依赖。Miniconda 是一个 Anaconda 的轻量级替代，默认只包含了 conda，Python 和一些它们所以依赖的包。
【conda如何使用】
最新发布
weixin_51130604的博客
07-10 360
conda如何使用
conda使用教程及常见错误
qq_42785182的博客
08-17 1225
conda使用教程
Anaconda用法：使用conda穿创建python的虚拟环境
weixin_38076506的博客
01-20 800
1、conda常见的命令 （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conda 2、创建python虚拟环境 （1）conda create -n your_env_name python=X.X （2）同事安装某些包conda create -...
conda使用手册（常记录更新）
weixin_45859411的博客
08-09 785
使用这些命令，你可以获取当前Conda环境的详细信息，包括包列表、环境配置、通道和环境变量等。或在指定conda环境的安装路径，以管理员身份运行Anaconda Prompt 转到想要安装的路径使用一下命令。在Windows上，你可以通过系统的环境变量设置界面添加或修改 CONDA_ENVS_PATH 变量。安装Anaconda后，可以再navigator里对包进行操作，而不用使用命令。查看当前环境的Python版本。查看当前环境的配置文件。查看当前环境的激活脚本。查看当前环境的激活状态。
setup-miniconda：通过miniconda使用conda设置GitHub Actions工作流
02-04
通过找到的Miniconda安装或通过安装特定的Miniconda3版本，此操作将安装设置为使用软件包和环境管理器。 默认情况下，此操作还将创建一个测试环境。 将Miniconda condabin/文件夹添加到PATH并在所有平台上正确初始...
Conda的使用
lianpo12138的博客
05-16 577
Conda 是一个强大的包管理和环境管理工具，广泛应用于数据科学、机器学习和 Python 开发领域。通过以上操作，你可以高效地使用 Conda 管理 Python 环境和包，避免依赖冲突，提升开发效率。：轻量级版本，仅包含 Conda 和 Python，适合需要自定义环境的用户。：Conda 会自动处理依赖关系，避免使用 pip 和 Conda 混用。：包含 Conda 和大量科学计算包，适合初学者或需要完整工具链的用户。Conda 的核心功能之一是环境管理，可以为不同项目创建独立的环境。
conda操作使用教程
qyhua的专栏
01-05 4723
在多个项目时，使用Conda 超级方便，它是一个强大而灵活的包管理和环境管理工具，可以帮助您轻松管理 Python 包和依赖项。
conda使用详细
小王的博客
04-06 6745
目录 一、常用命令 1、创建Python虚拟环境 2、切换环境 3、对虚拟环境中安装额外的包 4、关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本) 5、删除虚拟环境 6、删除环境中的某个包 二、不常用命令 1、conda版本 2、查看当前环境安装了哪些包 3、查看当前存在哪些虚拟环境 4、检查更新当前conda 三、换源 windows: linux: 一、常用命令 1、创建Python虚拟环境...
conda使用教程
weixin_49048250的博客
07-24 3776
​在用Python时，会有不同的版本要求，比如有的使用Python2.7，有的使用Python3.10，有的使用，有的使用TensorFlow，使用Conda创建多个虚拟环境，可以较好的解决该问题。记录在使用过程中的常用命令。...
Conda使用指南
机器人视觉感知
03-19 9897
Conda使用指南1.Conda是什么？2.管理Conda3.使用conda实现环境管理4.包管理5.配置管理6.查询手册 1.Conda是什么？ Conda是Anaconda中的一个开源的包和环境管理工具，可以在终端窗口通过命令行使用，也可以在Anaconda Navigator中通过图形化界面使用,对编程创建独立的环境和包管理，最初是为Python语言开发，现在已不限制语言，支持Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/ C++, FORTRAN等
conda使用指南
qq_48545380的博客
10-30 1772
conda基本使用说明及常用指令
Conda 使用教程大全来啦
hirezy
12-13 7357
Conda 是一款功能强大的软件包管理器和环境管理器，您可以在 Windows 的 Anaconda 提示符或 macOS 或 Linux 的终端窗口中使用命令行命令。
conda的常规使用方法
yuanzhoulvpi的博客
05-14 2115
1. 背景 经常在群里看到有人问，conda到底怎么管理，python的环境怎么隔离。或者类似于python环境管理之类的。这里做一次我经验分享。这不是最优的管理经验，只是作为一个参考。起码我就是这么用的。 python的环境管理类型太多了。比如pyenv、poetry、conda。各有千秋，但是我看很多做数据科学的，都是使用conda。我也是从用python开始，也就是一直使用的是conda。 2. anaconda anaconda是一个公司名字； 然后这个叫anaconda公司做的
conda使用案例
07-03
Conda 是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于 Python 开发中。它允许用户在同一台计算机上管理多个版本的软件包，并创建隔离的虚拟环境以避免依赖冲突。以下是一些常用的 Conda 使用示例和实际案例，帮助你更好地理解其功能和应用场景。 ### 创建和管理虚拟环境 Conda 的核心功能之一是创建和管理虚拟环境。你可以使用以下命令来创建一个新的环境： ```bash conda create --name myenv ``` 激活环境后，可以安装所需的包，例如 `numpy`： ```bash conda activate myenv conda install numpy ``` 如果需要退出当前环境，可以使用以下命令： ```bash conda deactivate ``` 删除不再需要的环境： ```bash conda remove --name myenv --all ``` ### 安装和管理包 Conda 允许用户从多个渠道安装包，包括默认的 `defaults` 和 `conda-forge` 等社区维护的仓库。例如，安装 `pandas`： ```bash conda install pandas ``` 如果某个包不在默认仓库中，可以添加其他渠道，例如 `conda-forge`： ```bash conda config --add channels conda-forge conda install package_name ``` 更新已安装的包： ```bash conda update package_name ``` 卸载不需要的包： ```bash conda remove package_name ``` ### 导出和导入环境配置 为了在不同机器或团队之间共享环境配置，可以将当前环境导出为 YAML 文件： ```bash conda env export > environment.yml ``` 然后，其他人可以通过此文件重建相同的环境： ```bash conda env create -f environment.yml ``` ### 实际案例：数据分析项目 假设正在处理一个数据分析项目，需要用到 `pandas`、`matplotlib` 和 `scikit-learn`。首先创建一个专用环境并激活： ```bash conda create --name data_analysis conda activate data_analysis ``` 接着安装必要的库： ```bash conda install pandas matplotlib scikit-learn ``` 完成开发后，可以将环境导出以便后续复现或分享给他人： ```bash conda env export > data_analysis_env.yml ``` 这些操作展示了 Conda 在项目管理和依赖隔离方面的强大能力。 ---
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