conda创建/移除虚拟环境，一键安装常用的包

 

一键安装常见的包：

conda install numpy,pandas

conda install -c conda-forge matplotlib -c conda-forge scikit-learn此句命令可精简为conda install -c conda-forge matplotlib scikit-learn；这两种形式都会从conda-forge通道安装matplotlib和scikit-learn库。第一种形式明确指定了通道两次，而第二种形式则只指定了一次。在这个特定的情况下，两种形式都是等效的，并且都会正确地安装所需的库。需要注意的是，-c conda-forge选项用于指定从conda-forge通道安装库。如果已经配置了conda-forge通道作为默认通道，那么这个选项可以省略。

pip install xgboost

Conda创建python虚拟环境

前言

conda常用的命令：
conda list 查看安装了哪些包。
conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境
conda update conda 检查更新当前conda

一.虚拟环境的作用

问题：如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了. 解决方案 : 虚拟环境 作用 : 虚拟环境可以搭建独立的python运行环境, 使得单个项目的运行环境与其它项目互不影响.

二.创建虚拟环境的流程

1.在命令行输入

conda create -n xxx python=3.6

 

xxx为自己命名的虚拟环境名称，该文件可在Anaconda安装目录 envs文件下找到

2.使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境

python --version  # 可以检查当前python的版本
Linux:  source activate your_env_name(虚拟环境名称)
Windows: activate your_env_name(虚拟环境名称)

三.对虚拟环境中安装额外的包

conda install -n your_env_name [package] #e.g. conda create -n myenv1 numpy

#激活/切换虚拟环境
# To activate this environment, use
#
#　　　conda activate your_env_name   ## conda activate myenv1

#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

 

###列出所有环境

conda env list
# or
conda info --envs

  

四.关闭虚拟环境

Linux: source deactivate
​
Windows: deactivate

五.删除虚拟环境

conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
conda remove --name your_env_name  package_name  # 删除环境中的某个包

 

参考：https://blog.csdn.net/zz_forget/article/details/82752445

          https://blog.csdn.net/lyy14011305/article/details/59500819

 

(版本大于4.4)：
激活虚拟环境：conda activate base
退出虚拟环境：conda deactivate
(版本小于4.4)
激活虚拟环境：source activate base
退出虚拟环境：source deactivate
 
windows:
激活：activate base
 
创建虚拟环境conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
 
查看当前存在哪些虚拟环境：conda env list#或conda info --e
 
创建虚拟环境：conda create -n your_env_name python=X.X
指定路径创建虚拟环境：conda create --prefix=G:/conda_env/cms_django python=3.7