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Conda 常用指令
2025-01-24 10:07:46
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admin
## **1. 环境管理** **激活和退出** conda activate <env_name> # 激活环境 conda deactivate # 退出环境 **创建** conda create --name <env_name> python=3.8 # 创建新环境，安装 python3.8 conda create -n <env_name> python=3.8 numpy pandas # 创建新环境，安装 python3.8 和多个包 conda create -n <env_name> --clone <cloned_env> # 克隆环境 conda create -n <env_name> --yes python=3.8 # 创建环境并使用 --yes 选项自动确认 conda env create --file environment.yml # 从文件创建 conda env create -f environment.yml --name <env_name> # 从文件创建，并覆盖环境名称 conda env create -f requirements.txt -n <env_name> # 从文件创建 **删除** conda remove --name <env_name> --all # 删除环境本身和所有包 conda remove -n <env_name> --all --keep-env # 删除环境中所有包，但保留环境 **修改** conda rename --name <old_env> <new_env> # 重命名环境 conda rename --prefix path/to/old_env <new_env> # 重命名指定路径的环境 conda env update # 更新当前环境 conda env update -n=<env_name> # 更新指定环境 conda env update -f=/path/to/environment.yml # 根据指定文件更新 conda env update --name=<env_name> --file=environment.yml # 根据指定文件更新指定环境 **查看** conda env list # 列出所有环境 conda info --envs # 列出所有环境 conda info --base # 获取Conda基础环境路径 conda info --system # 列出环境变量 conda info --unsafe-channels # 列出已公开tokens的频道列表 conda info --verbose # 列出环境、通道、平台等各种系统和配置细节 conda info --json # 以json格式输出报告 conda compare environment.yml # 比较当前激活环境与文件配置 conda compare --name <env_name> environment.yml # 比较指定环境与文件配置 conda doctor # 显示当前激活环境的健康状况 **导出** conda export # 导出当前激活环境的信息，未激活则是 base conda export --name <env_name> # 导出指定环境的信息 conda export --prefix </path/to/env> # 导出指定路径的环境信息 conda export --name <env_name> --file environment.yml # 导出指定环境信息到指定文件，后缀也可以是 yaml conda env export # 等同于 conda export ## **2. 包管理** **安装** conda install <package_name> # 安装包到当前激活环境 conda install -n <env_name> <package_name> # 安装包到指定环境 conda install <package_name>=1.2.3 # 安装特定版本 conda install --channel conda-forge <package_name> # 从特定通道安装 conda install --use-local /path/to/package.tar.bz2 # 安装本地包 conda install --strict-channel-priority <package_name> # 严格遵守通道优先级 conda install --no-channel-priority <package_name> # 忽略通道优先级，包版本优先于通道优先级 conda install --force-reinstall <package_name> # 强制重新安装包 **删除** conda remove <package_name> # 删除当前激活环境的包 conda remove --name <env_name> <package_name> # 删除指定环境的包 **更新** conda update <package_name> # 更新当前激活环境的包 conda update --all # 更新所有包 conda remove --name <env_name> <package_name> # 更新指定环境的包 **查询** conda list # 列出当前环境已安装的包 conda list --reverse # 按顺序列出 conda list ^py # 使用正则表达式列出以"py"开头的包，可以是任意字符 conda list --export > package-list.txt # 输出包列表,此输出可由conda create--file使用 conda search <package_name> # 搜索可用包 conda search '*py*' # 搜索包含"py"的包，也可以是任意字符，单双引号都可以 conda search 'numpy>=1.25' # 搜索包的特定版本 conda search conda-forge::numpy # 搜索特定通道的包 conda search "conda-forge::numpy>=1.25" # 搜索特定通道的包的特定版本 ## **3. 系统和配置** **初始化** conda init # 添加 Conda 在 ~/.bashrc 中的初始化代码 conda init --reverse # 移除自动初始化 **信息查询** conda --version # 查看 Conda 版本 conda notices # 查看所有默认通道的公告通知 conda notices --channel <channel_name> # 查看指定通道的公告通知 conda notices -c conda-forge # 查看 conda-forge 通道的通知 **配置管理** conda config --show # 查看当前配置 conda config --show-sources # 查看所有已识别的配置文件源 conda config --show channels # 查看包源通道 conda config --describe # 列出所有可用配置选项的描述 conda config --describe channel_priority # 列出特定配置选项的描述 conda config --add channels <new_channel> # 添加包源通道 conda config --append channels conda-forge # 将 conda-forge 通道添加到通道列表的末尾 conda config --set channel_priority strict # 设置通道优先级 conda config --set verbosity 3 --env # 设置当前激活环境输出详细程度 conda config --set auto_activate_base false # 关闭自动激活base conda config --set auto_activate_base true # 开启自动激活base **环境变量** conda env config vars list # 列出当前激活环境的环境变量 conda env config vars set MY_VAR=weee # 设置环境变量 conda env config vars unset MY_VAR # 取消设置环境变量 **清理** conda clean --all # 移除索引缓存、锁文件、未使用的缓存包、压缩包和日志文件 conda clean --index-cache # 移除索引缓存 conda clean --packages # 移除可写包缓存中未使用的包 conda clean --tarballs # 移除缓存的包压缩文件 conda clean --tempfiles # 移除之前由于正在使用而无法删除的临时文件 conda clean --logfiles # 移除日志文件 conda clean --force-pkgs-dirs # 移除所有可写包缓存，不包含在 --all 中 **运行** conda run --name <env_name> python --version # 使用指定环境查看 Python 版本，无需激活 conda run -n <env_name> python script.py # 使用指定环境运行 Python 脚本 conda run -n <env_name> --cwd /path/to/project python script.py # 使用指定环境，在指定目录下运行
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