大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
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在Anaconda中conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。所以对虚拟环境进行创建、删除等操作需要使用conda命令。
conda 本地环境常用操作
#获取版本号 conda –version 或 conda -V #检查更新当前conda conda update conda #查看当前存在哪些虚拟环境 conda env list 或 conda info -e #查看–安装–更新–删除包 conda list： conda search package_name# 查询包 conda install package_name conda install package_name=1.5.0 conda update package_name conda remove package_name
conda创建虚拟环境：
使用 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等），anaconda 命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。 指定python版本为2.7，注意至少需要指定python版本或者要安装的包， 在不指定python版本时，自动安装最新python版本。
#创建名为your_env_name的环境 conda create –name your_env_name #创建制定python版本的环境 conda create –name your_env_name python=2.7 conda create –name your_env_name python=3.6 #创建包含某些包（如numpy，scipy）的环境 conda create –name your_env_name numpy scipy #创建指定python版本下包含某些包的环境 conda create –name your_env_name python=3.6 numpy scipy
激活虚拟环境：
使用如下命令即可激活创建的虚拟环境
#Linux source activate your_env_name #Windows activate your_env_name
退出虚拟环境：
使用如下命令即可退出创建的虚拟环境
#Linux source deactivate your_env_name #Windows deactivate env_name
删除虚拟环境：
conda remove -n your_env_name –all conda remove –name your_env_name –all
复制某个环境
conda create –name new_env_name –clone old_env_name
在指定环境中管理包
conda list -n your_env_name conda install –name myenv package_name conda remove –name myenv package_name
使用国内 conda 软件源加速
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 –set show_channel_urls yes
使用国内pip软件源加速,更多详情请点击：pip的使用和清华镜像源的设置
1.临时设置方法： 可以在使用pip的时候加在最后面加上参数 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例如：pip install jieba -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # jieba 是一个包 2.永久设置方法： pip install pip -U pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 配置完之后就可以像平常一样安装包，速度提升几十倍 例如：pip install jieba 切换为阿里云进行下载 pip install pandas -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ –trusted-host mirrors.aliyun.com pip install pandas -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
分享环境
#首先通过activate target_env要分享的环境target_env，然后输入下面的命令会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件 conda env export > environment.yml #小伙伴拿到environment.yml文件后，将该文件放在工作目录下，可以通过以下命令从该文件创建环境 conda env create -f environment.yml
如果出现安装模块失败可以先下载离线文件然后再离线安装
for example
代码语言：javascript复制wget -c xxxx.whl #下载到本地
pip install xxxx.whl #在本地安装发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/127766.html原文链接：https://javaforall.cn
