Conda环境管理完全指南

# 创建新环境
conda create --name myenv python=3.8

# 创建特定路径的环境
conda create --prefix ./env python=3.8

# 环境激活与退出
conda activate myenv          # 激活环境
conda activate ./env         # 激活路径环境
conda deactivate            # 退出当前环境

# 环境管理
conda env list              # 列出所有环境
conda env remove --name myenv    # 删除环境
conda env remove -p ./env       # 删除路径环境

# 包安装
conda install numpy pandas    # 安装多个包
conda install scipy=1.7.3     # 安装特定版本

# 包更新
conda update --all           # 更新所有包
conda update numpy           # 更新特定包

# 包删除
conda remove package_name    # 删除包
conda list                  # 查看已安装包

# environment.yml
name: myenv
channels:
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8
  - numpy>=1.20
  - pandas
  - pip:
    - requests>=2.25

# 导出环境配置
conda env export > environment.yml

# 从配置文件创建环境
conda env create -f environment.yml

# 更新环境
conda env update -f environment.yml

# 添加国内镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

# 设置显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

# 查看当前配置
conda config --show channels

# 清理所有缓存
conda clean --all

# 只清理包缓存
conda clean --packages

# 清理tar包
conda clean --tarballs

# 并行下载
conda config --set parallel_download true

# 使用mamba替代conda
conda install mamba -n base -c conda-forge
mamba install package_name  # 更快的安装速度

# 重置环境变量
conda init bash
source ~/.bashrc

# 修复损坏的环境
conda create --name new_env --clone broken_env

# 检查依赖关系
conda list --explicit > spec-file.txt

# 使用strict channel priority
conda config --set channel_priority strict

# 离线安装包
conda install --offline package_name

# 使用代理
conda config --set proxy_servers.http http://user:pass@corp.com:8080

# 克隆环境
conda create --name new_env --clone existing_env

# 导出环境到特定平台
conda env export --from-history > environment.yml

# 在Jupyter中使用conda环境
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"

# 创建环境激活脚本
conda env config vars set CONDA_AUTO_ACTIVATE_BASE=false