Anaconda使用手册

创建虚拟环境

conda create --name <env_name> <package_names>或conda create -n <env_name> <package_names>

• env_name为要创建的环境名，建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”。
• package_names为要在环境中安装的包名，名称两边不加尖括号“<>”，可以在一个命令中传多个包名（用空格隔开）；可以在包名后面加“=version”指定要安装的包的版本，例如“python=3.5 numpy=1.0 pandas”；
• 默认情况下，新创建的环境将会被保存在/Users/[name]/.conda/envs目录下，其中[name]为操作系统用户名，可以在命令行提示中看到，例如 “C:\Users\74143.conda\envs\tensorflow” 。

示例：

# 创建名为ai的虚拟环境，使用默认的
conda create -n ai

# 指定python的版本，并同时安装numpy pandas两个包
conda create -n test python=3.5 numpy pandas

切换虚拟环境

Linux 或 macOS

source activate <env_name>

Windows

activate <env_name>

退出虚拟环境

Linux 或 macOS

source deactivate

Windows

deactivate

显示虚拟环境清单信息

conda info --envs

或

conda info -e

或

conda env list

复制虚拟环境

conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>

• copied_env_name为被复制/克隆环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。
• new_env_name即为复制之后新环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。

删除虚拟环境

conda remove --name <env_name> --all

包管理

查找安装包

精确查找

conda search --full-name <package_full_name>

• --full-name为精确查找的参数。
• package_full_name是被查找包的全名。包名两边不加尖括号“<>”。

# 查找全名为“python”的包有哪些版本可供安装
conda search --full-name python

模糊查找

conda search <text>

• text是查找含有此字段的包名。此字段两边不加尖括号“<>”。

# 查找含有“py”字段的包，有哪些版本可供安装
conda search py

查看当前环境已安装包清单

conda list

命令行方式安装包

在指定环境安装包

conda install --name <env_name> <package_name>

• env_name是将包安装的指定环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。
• package_name是要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。

# 在名为“ai”的环境中安装pandas包
conda install --name ai pandas

在当前环境安装包

conda install <package_name>

使用pip安装包

当使用conda install无法进行安装时，可以使用pip进行安装。

pip install <package_name>

• 为指定安装包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。

注意：

1. pip只是包管理器，无法对环境进行管理。因此如果想在指定环境中使用pip进行安装包，则需要先切换到指定环境中，再使用pip命令安装包。
2. pip无法更新python，因为pip并不将python视为包。
3. pip可以安装一些conda无法安装的包；conda也可以安装一些pip无法安装的包。因此当使用一种命令无法安装包时，可以尝试用另一种命令。

卸载包

卸载指定环境中的包

conda remove --name <env_name> <package_name>

卸载当前环境中的包

conda remove <package_name>

更新包

更新所有包

conda update --all

或

conda upgrade --all

• 建议：在安装Anaconda之后执行上述命令更新Anaconda中的所有包至最新版本，便于使用。

更新指定包

conda update <package_name>

或

conda upgrade <package_name>

• 更新多个指定包，则包名以空格隔开，向后排列。如：conda update pandas numpy matplotlib即更新pandas、numpy、matplotlib

常见问题和处理方式

VS Code接入Anaconda虚拟环境的设置

VS Code默认安装完成后接入的是机器本身的Python环境，但如果我们开发使用的是Conda所配置的虚拟环境，在VS Code检测的安装包就会不一致，实现不了代码的自动提示。因此需要修改VS Code的配置。

1、通过菜单打开配置页 “file => preferences => setting”；

2、搜索配置项 “python.pythonPath”；

3、把配置项的值从默认的 “python” 修改为虚拟环境的路径，例如 “C:\Users\74143.conda\envs\tensorflow”。

每次使用 VSCode 打开 Python 文件，终端就会自动激活 Conda 环境，但这并不是我想要的，我只想关闭它，只需要在 VSCode 的settings.json中加入这一行配置即可：

"python.terminal.activateEnvironment": false

还有另一个方法直接设置Conda取消自动激活base，打开 Powershell：

conda config --set auto_activate_base false

新建虚拟环境仍使用base环境的python/pip

这是由于创建虚拟环境时没有指定python的版本，不指定python版本的的情况，env文件夹下就没有bin文件夹，因此无法正常激活、使用，所以实际使用的还是base环境。

解决方法：

创建虚拟环境时指定python版本，例如：

conda create -n tf2 python=3.7.3