conda虚拟环境的安装和移除

最新推荐文章于 2025-10-16 21:56:34 发布

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#python #anaconda

本文介绍了如何使用conda创建、激活和移除Python虚拟环境。首先通过win+R键打开cmd，然后使用conda create命令创建虚拟环境，如conda create -n conda1 python=3.8。接着使用conda activate命令激活虚拟环境，例如conda activate conda1。当不再需要虚拟环境时，可以使用conda remove命令删除，如conda remove -n conda1 --all。注意在创建和移除过程中需要确认操作。

部署运行你感兴趣的模型镜像

首先打开cmd（win+R键）
创建虚拟环境conda create -n xxx python=3.x 比如conda create -n conda1 python=3.8 在这里插入图片描述
然后激活虚拟环境conda activate xxx 比如conda activate conda1

移除虚拟环境conda remove -n xxx --all 比如conda remove -n conda1 --all
在这里插入图片描述
注意事项：
1.创建和移除时候都需要输入y来确定进程的
2.移除的虚拟环境是原始环境中，需要重新打开cmd再复制代码移除虚拟环境

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### 创建和管理 Miniconda 虚拟环境 #### 安装 Miniconda 为了简化 Python 开发中的依赖管理和包安装，在每台机器上仅需一次安装 Miniconda 即可[^2]。Miniconda 是 Anaconda 的轻量级版本，提供了 `conda` 工具来方便地创建和管理虚拟环境。 #### 创建新的虚拟环境 通过命令行工具可以轻松创建一个新的 Conda 环境： ```bash conda create --name myenv python=3.9 ``` 这条指令会创建名为 `myenv` 的新环境并指定 Python 版本为 3.9。可以根据项目需求调整名称和 Python 版本号[^1]。 #### 激活与停用虚拟环境 一旦创建好环境之后，可以通过下面两条简单的命令激活或退出当前工作目录下的特定环境： ```bash conda activate myenv # 启动已命名的 conda 环境 conda deactivate # 停止当前使用的 conda 环境 ``` 每次切换到不同项目时都应先激活对应的环境再继续操作，这有助于保持各个项目的独立性和稳定性。 #### 添加额外软件包至现有环境中对于已经存在的某个环境来说，如果想要增加其他必要的库文件，则可通过如下方式实现： ```bash conda install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn jupyterlab ``` 上述例子展示了如何一次性安装多个常用的数据科学相关库。当然也可以单独添加任意数量的不同类型的Python模块。 #### 列出所有可用的Conda环境列表要查看计算机上的全部 Conda 环境及其状态信息，只需执行以下简单查询语句即可获得清晰的结果展示： ```bash conda env list # 或者使用 'conda info --envs' ``` 此功能便于快速定位所需的工作空间以及确认其配置情况是否符合预期目标。 #### 删除不再需要的旧版环境当某些实验性质较强的小型测试完成后便失去了保留价值；又或者是由于业务逻辑变更而使得部分历史遗留下来的环境变得冗余无用——此时就可以考虑将其彻底移除掉以释放磁盘资源： ```bash conda remove --name old_env --all ``` 这里需要注意的是删除动作不可逆，请谨慎对待每一个即将被清理的对象对象。