前言
Anaconda可以创建多个隔离的python环境，环境可导出，便于迁移，是其优点。
Anaconda安装及添加环境变量
1 安装略
2 Windows 需要配置环境变量，添加到path：
安装目录\anaconda3
安装目录\anaconda3\Scripts
安装目录\anaconda3\Library\bin
安装目录\anaconda3\Library\mingw-w64\binconda管理指令
1 查看版本
conda --version2 查看环境配置
conda config --show3 设置镜像
#设置清华镜像
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/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
#设置bioconda
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels conda-forge
#设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes4 更新conda到最新版本
conda update conda5 Anaconda都更新到确保稳定性和兼容性的最新版本
conda update Anaconda6 查询某个命令的帮助
conda create --help修改虚拟环境位置
环境默认安装在用户目录C:\Users\username.conda\envs下，如果不想占用C盘空间，可以修改虚拟环境路径
1 查看
conda info2 修改虚拟环境到软件anaconda3安装目录下的envs中
conda config --add envs_dirs D:\InstallFiles\anaconda3\envs若是修改不成功，对anaconda3右键属性，切换到安全，将用户权限修改为完全控制
虚拟环境管理
1 创建虚拟环境
conda create -n env_name python=3.8创建名为env_name，版本为3.8的虚拟环境；创建后，env_name文件夹可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。在不指定python版本时，自动创建基于最新python版本的虚拟环境.
2 查看已有的虚拟环境
conda env list
conda info -e
conda info --envs命令任选其一，都可；显示的列表中，前面带星号“*“的表示当前活动环境。比如说当前我的环境列表：
3 激活虚拟环境
conda activate env_name4 删除虚拟环境
执行以下命令可以将该指定虚拟环境及其中所安装的包都删除。
conda remove --name env_name --all如果只删除虚拟环境中的某个或者某些包则是：
conda remove --name env_name package_name5 导出环境
很多的软件依赖特定的环境，通过导出环境，方便在需要时恢复环境，亦可将其拷贝给别人，用于创建完全相同的环境。
conda env export --name myenv > myenv.yml6 导入环境
在需要恢复环境的电脑上创建以往完全相同的环境时，采用如下指令
conda env create -f myenv.yml包管理
1 查询包的安装情况
# 首先激活进入到虚拟环境
conda activate env_name
# 查询看当前环境中安装的所有包
conda list2 包安装
conda install package_name
# 可指定版本，比如安装numpy
conda install numpy=0.20.3
# 进一步，可以用以下命令将其更新到它的最新版本
conda update numpy3 卸载包
conda uninstall package_name注意：此命令会将依赖于这个包的所有其它包也同时卸载。
Anaconda清理缓存
Anaconda可以创建多个隔离的python环境，环境可导出，便于迁移，是其优点。但是，随着使用会越来越臃肿，它会把每个历史安装包都会好好保存，占内存空间。因而需要隔段时间清理一下缓存
conda clean -p # 删除没有用的包 --packages
conda clean -t # 删除tar打包 --tarballs
conda clean -y -all # 删除所有的安装包及cache(索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包)
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