Contents
- 1 conda管理环境
- 1.1 创建新环境
- 1.2 切换虚拟环境
- 1.3 显示已创建环境
- 1.4 复制环境
- 1.5 删除环境
- 2 conda 管理包
- 2.1 安装包
- 2.2 同时安装多个包
- 2.3 安装指定版本包
- 2.4 移除包
- 2.5 更新包
- 2.6 更新所有包
- 2.7 查看已安装包
anconda3是学习Python数据分析必备的软件，功能强大，可以实现Jupyter Notebook、创建虚拟环境管理用户环境、conda安装Python包等功能，这些功能中conda命令是经常用到的，有必要了解下。
conda管理环境
创建新环境
conda create --name <env_name> <package_names>
- 即创建的环境名。建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”。
- 即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”。
切换虚拟环境
conda activate <env_name> # 激活虚拟环境 conda deactivate # 退出环境
显示已创建环境
conda info --envs
或 conda env list
复制环境
conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>
删除环境
conda remove --name <env_name> --all
conda 管理包
packages 管理： 可以使用conda来安装、更新、卸载工具包，并且它更关注于数据科学相关的工具包。值得一提的是，conda并不仅仅管理Python的工具包，它也能安装非python的包。比如在新版的Anaconda中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。
安装包
conda install <package_name>
同时安装多个包
conda install numpy scipy pandas
安装指定版本包
conda install tensorflow-gpu=1.12.0
移除包
conda remove <package_name>
更新包
conda update <package_name>
更新所有包
conda update --all
查看已安装包
conda list
