Anaconda

下载安装

• Anaconda | The World’s Most Popular Data Science Platform

• https://repo.anaconda.com/archive/

  在安装anaconda时，可勾选自动添加环境变量PATH, 否则需要在安装完毕后手动添加PATH。

anaconda常用命令

更新软件源

conda config --show                        # 查看已经安装过的镜像源
conda config --remove channels url         # 删除 url 源
conda config --add channels                # 添加 url 源
conda config --set show_channel_urls yes   # 从channel中安装包时显示channel的url

添加清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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/msys2/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

如果需要安装PyTorch，还需要添加PyTorch的镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

添加中科大源

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

删除添加的镜像源，恢复默认官方源

conda config --remove-key channels

查看镜像源的优先权

conda config --get channels

更新anaconda

查看版本号

$ conda -V

更新 conda 包的版本（更新anaconda，先更新conda）

$ conda update conda

更新anaconda

$ conda update anaconda

更新anaconda-navigator

$ conda update anaconda-navigator

更新自定义的环境配置

$ conda update --all

包管理

查看所有已经安装的包

$ conda list

指定查看虚拟环境下安装的包

$ conda list -n <虚拟环境名称>

在指定虚拟环境中安装包

$ conda install -n <虚拟环境名称> <包名>

更新包

$ conda update <包名>

卸载包

$ conda uninstall <包名>

删除没有用的包

$ conda clean -p

tar打包

$ conda clean -t

删除所有的安装包及cache

$ conda clean -y -all

安装 numpy 包（可以使用pip）

$ conda install numpy

虚拟环境管理

查看建立的虚拟环境的数量和名称

$ conda env list

查看当前虚拟环境

$ conda info

建立虚拟环境

$ conda create -n <虚拟环境名称>

建立虚拟环境并指定 python 版本为 3.5

$ conda create --n <虚拟环境名称> python=3.5

创建一个和 myenv 一模一样的虚拟环境 myenv2

$ conda create -n myenv2 --clone myenv

启动虚拟环境（windows）

$ activate <虚拟环境名称>

启动虚拟环境（linux）

$ source activate <虚拟环境名称>

conda重置或恢复base环境

有时候可能会不小心在base中安装各种包，导致冲突会问题。那么还可以通过以下的方式来恢复到原来的状态。

# 可以看到不同版本的历史
$ conda list --revisions

# 0代表要恢复到的版本
$ conda install --rev 0

离开虚拟环境（windows）

$ deactivate

离开虚拟环境（linux）

$ source deactivate

移除虚拟环境

$ conda env remove --name myenv

其他

pip升级（Linux，Mac）

$ pip install --upgrade pip

pip升级（Windows）

$ python -m pip install -U pip

临时使用清华源

$ pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package