Conda / mamba 安装使用图文详解（2025版）

原创已于 2025-02-18 14:25:30 修改 · 10w+ 阅读

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#conda #anaconda #Python #生物信息

于 2019-03-26 19:41:00 首次发布

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本文介绍conda作为包管理和环境管理工具的功能，包括安装、配置、使用方法及常见问题解决。支持多种语言如Python、R等，并可在Windows、macOS和Linux上运行。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

介绍

开源包管理系统和环境管理系统，包括多种语言的包安装，运行，更新，删除，最重要的是可以解决包依赖问题
支持语言包括 Python，R，Ruby，Lua，Scala，Java，JavaScript，C / C ++，FORTRAN
支持在Windows，macOS和Linux上运行
Conda可以构建不同的环境，同时可以对环境进行保存，加载和切换操作
conda包和环境管理器包含在所有版本的Anaconda和Miniconda中

conda 加速版 Mamba

Mamba 是基于 C 实现的 conda 功能，尤其在执行安装命令，解决环境依赖等应用场景中，可以有效缩短运行时间。
!!! 如果不是老版本的包，都建议用 mamba 来安装，可以减少很多时间。使用以下方式是为了兼容一些包的旧版本安装方式，避免出现bug。也可以用官方直接安装 mamba。

安装：
- 更新基础环境：conda update -n base conda
- conda install -n base conda-libmamba-solver
- conda config --set solver libmamba
- conda install mamba -n base -c conda-forge -y
以下运行的命令都可以将 conda 替换为 mamba 来运行，目前本文中提到的 conda 所有命令都支持替换为 mamba 来加速运行。
比如：
- mamba install python=3.9
- mamba create --name python3.9 python=3.9
- mamba activate python3.9

安装

Linux

下载
Linux 64位：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
anaconda：https://www.anaconda.com/products/individual
miniconda：https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
miniconda 与 anaconda 的区别：minicoda 是只有conda基础功能的软件，相当于毛坯房。anaconda 除了 minicoda 功能外，加入了大量常用的包，相当于精装房。

安装
Linux： bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
配置环境
查看是否安装成功,如果安装没问题会显示conda版本号

conda --version

配置镜像

Linux：vim ~/.condarc

Windows：文件在 C:\Users\你的用户名\.condarc

如果没有.condarc文件，可以先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件

替换原文件内容为：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud

查看是否配置成功 conda info，如果没问题，我们可以看到配置的镜像信息
清除缓存 conda clean -i
新建环境

conda create --name your_env_name

your_env_name是环境名称，对环境的操作后面会详述
激活环境

conda activate
pip 镜像配置

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.douban.com/simple

其他镜像地址

镜像	地址
阿里云	https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
豆瓣	https://pypi.douban.com/simple/
清华大学	httpss://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学	https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中科技大学	https://pypi.hustunique.com/

Windows

Windows：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe
Windows：根据图形界面一路 Next
需要注意：
- 默认路径是 C 盘，如果空间已经捉襟见肘，建议放在其他盘
- 默认是配置好环境变量并初始化，但是可能因为系统权限等其他原因需要配置环境变量
  - win 键 - 我的计算机 - 属性 - 高级系统设置 - 环境变量配置，不同 Windows 版本位置不一样，建议搜索对于版本配置方法
  - 环境变量位置一般在 anaconda 根目录的 scripts 中，比如我的是 D:\Python\anaconda3\Scripts
  - 对于 cmd 和 powershell，运行命令 conda init 初始化
  - 对于 git bash，运行命令 conda init bash 初始化
其他同 Linux

使用

文档：https://conda.io/en/latest/

包管理功能

搜索包
- 查看特定包
  
  conda search fastqc
安装包
- 安装特定包（需要确认安装，可以看到conda已经将包依赖问题，环境问题已经解决）
  
  conda install fastqc
- 安装特定版本的软件包（查看软件版本可以使用conda search fastqc）
  
  conda install fastqc=0.11.6
- 安装多个包
  
  conda install fastqc multiqc
包更新
- 更新特定包
  
  conda update fastqc
- 更新Python
  
  conda update python
- 更新conda本身及Anaconda元数据包
  
  conda update conda
  
  conda update anaconda
- 防止包更新
  
  conda update fastqc --no-pin
  
  在环境的conda-meta目录中，添加一个名为pinned的文件，其中包含您不想更新的软件包列表。
包删除
- 删除当前环境中的包
  
  conda remove pkg_name
- 删除特定环境中的包
  
  conda remove -n env_name pkg_name
- 删除多个包
  
  conda remove pkg_name1 pkg_name2
- 确认删除的包
  
  conda list
包列表
- 当前环境所有包
  
  conda list
- 特定环境所有包
  
  conda list -n env_name

环境管理功能

创建环境
- 创建特定名字的环境
  
  conda create -n env_name
- 使用特定版本的Python创建环境
  
  conda create -n env_name python=3.4
- 使用特定包创建环境
  
  conda create -n env_name pandas
- 用 environment.yml 配置文件创建环境
  
  conda env create -f nvironment.yml
  environment.yml 文件：
```
name: stats2
channels:
  - javascript
dependencies:
  - python=3.4   # or 2.7
  - bokeh=0.9.2
  - numpy=1.9.*
  - nodejs=0.10.*
  - flask
  - pip:
    - Flask-Testing
```
导出环境文件environment
- 导出environment.yml环境文件
  - 激活需要导出文件的环境
    
    conda activate env_name
  - 导出
    
    conda env export > environment.yml
激活环境

conda activate env_name
停用环境

conda deactivate env_name
查看环境（当前环境用*表示）

conda info -envs
或conda env list
删除环境

conda remove -n env_name --all
构建相同的conda环境（不同机器间的环境复制）
- 激活需要导出配置文件的环境
  
  conda list --explicit > files.txt
- 在同系统的不同机器执行
  
  conda create --name env_name -f files.txt
克隆环境（同一台机器的环境复制

conda create --name clone_env_name --clone env_name

渠道管理

添加新渠道到顶部，最高优先级

conda config --add channels new_channel

或者conda config --prepend channels new_channel
添加新渠道到底部，最低优先级

conda config --append channels new_channel

卸载

直接卸载会有配置文件，注册表等残留

conda install anaconda-clean
anaconda-clean --yes
进入安装目录执行 Uninstall_Anaconda3.exe

实例

创建不同版本的Python环境

Python 3.6 的 Anaconda 环境

conda create -n py36 python=3.6 anaconda
Python 2.7 的 Anaconda 环境

conda create -n py27 python=2.7 anaconda

报错解决

1、conda activate 后报找不到路径错误
解决：修改用户名为英文，参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44815511/article/details/121549369
2、安装或卸载anaconda 后打不开cmd
解决：打开注册表，Computer\HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Microsoft\Command Processor，删除 AutoRun 项