使用anaconda管理多python版本环境_anaconda管理python版本

anaconda使用

安装

下载地址

miniconda
anaconda

两者区别

• Miniconda只包含了conda和Python，以及一些必要的依赖项，它的安装文件较小，占用空间较少，用户可以根据需要自行安装其他的包。
• Anaconda包含了conda、Python和超过150个预装的科学包及其依赖项，它的安装文件较大，占用空间较多，用户可以直接使用这些包，无需额外安装。

因此，如果需要一个轻量级的、可定制的Python环境，或者磁盘空间有限，那么Miniconda可能是一个更好的选择。如果需要一个全面的、方便的Python环境，或者不想花时间安装其他的包，那么Anaconda可能是一个更好的选择。

常用命令

# 查看安装了哪些包
conda list
# 查看当前有哪些虚拟环境
conda env list
conda info -e
# 检查更新conda
conda update conda
# 修改镜像地址为阿里云
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/msys2
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/bioconda
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/menpo
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/simpleitk
conda config --set show_channel_urls yes
# 清除索引缓存
conda clean -i
# 恢复默认镜像
conda config --remove-key channels
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配置和使用虚拟环境

# 创建虚拟环境
conda create --name myenv python=3.8
# 查看当前版本
python --version
# 安装虚拟环境的包
conda install -n env_name package_name
# 删除虚拟环境的包
conda remove -n env_name package_name
# 搜索包
conda search package_name
# 退出虚拟环境
conda deactivate
# 进入base环境
activate root
# 进入虚拟环境
conda activate env_name
activate env_name
# 查看当前虚拟环境，*号是当前所在环境
conda env list
# 删除虚拟环境
conda remove -n env_name --all
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