1.管理包

列出所有包
列出当前环境的所有包使用

conda list

安装包

conda install package_name

例如要安装pandas

conda install pandas

或者同事安装多个包

conda install numpy scipy pandas

还可以指定版本号

conda install numpy=1.10

更新包
使用conda update更新conda包到最新版,也可以使用conda upgrade.

conda update scrapy 

卸载
使用conda remove卸载conda包,也可使用conda uninstall

conda remove scrapy

2.管理环境

创建环境
创建虚拟环境,使用-n/--name指定环境名称

conda create --name learning python=3.8

查看现有环境

conda info -e 或 conda env list

激活环境

默认处于base环境,进入其他环境需要使用conda activate切换

conda activate learning

退出当前环境

conda deactivate

删除环境

删除环境也使用conda remove命令,不过需要加上参数--all并使用-n/--name指定要删除的环境

conda remove -n learning --all

拷贝环境

在创建环境时可以使用--clone从已存在的环境进行拷贝

conda create --clone learning --name learn

3.Conda与Pip常用命令对比

任务 Conda Pip
安装包 conda install $PACKAGE_NAME pip install $PACKAGE_NAME
更新包 conda update --name ENVIRONMENT_NAMEPACKAGE_NAME pip install --upgrade $PACKAGE_NAME
更新自己 conda update conda Linux/macOS:pip install -U pip Win:python -m pip install -U pip
删除包 conda remove --name ENVIRONMENT_NAMEPACKAGE_NAME pip uninstall $PACKAGE_NAME
创建环境 conda create --name $ENVIRONMENT_NAME python x
激活环境 conda activate $ENVIRONMENT_NAME x
停用环境 conda deactivate ` x
搜索可用包 conda search $SEARCH_TERM pip search $SEARCH_TERM
从特定源安装包 conda install --channel URLPACKAGE_NAME pip install --index-url URLPACKAGE_NAME
列出已安装的包 conda list --name $ENVIRONMENT_NAME pip list
创建需求文件 conda list --export pip freeze
列出所有环境 conda info --envs x
安装其他包管理器 conda install pip pip install conda
安装Python conda install python=x.x x
升级Python conda update python x

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注