[Conda] Anaconda/Miniconda简单配置与使用

1. 配置

配置文件为个人用户目录下的 “.condarc” 文件（没有则自己新建一个）:

envs_dirs:
  - F:\Program Files\Miniconda\envs
  - defaults                         
pkgs_dirs:
  - F:\Program Files\Miniconda\pkgs
  - defaults
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud

• 更换国内镜像源：

  • 查看镜像源：

    conda config --show
    

  • 添加阿里云镜像源：.condarc文件添加以下内容(清华、中科大这些就别换了，清华不到100KB的龟速，中科大Anaconda镜像源已经停止服务了，它的镜像会重定向到官方镜像源，但是官方镜像有时候又不能访问。阿里无疑是最佳选择，速度还贼快快快！)

    channels:
      - defaults
    show_channel_urls: true
    default_channels:
      - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
      - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
      - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
    custom_channels:
      conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
      msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
      bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
      menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
      pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
      simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
    

    阿里Anaconda镜像源：
    

• 更换环境和缓存目录：

  • 更换环境目录：

    envs_dirs:
      - F:\Program Files\Miniconda\envs
      - defaults     
    

  • 缓存目录：

    pkgs_dirs:
      - F:\Program Files\Miniconda\pkgs
      - defaults
    

2. 使用【Windows】

# -----环境-----
# 查看环境列表[两种方法]
  conda env list
  conda info -e
  # 激活环境
  activate 环境名
  # 创建虚拟环境[三种方法]
  conda create --name [环境名] python=[python版本] # python不是必需，可以省略，可以之后自行安装
  conda create -n [环境名] python=[python版本] [需要一起安装的包名(空格隔开)]
  conda create --name [环境名] --file [requirements.txt] # 使用requestment.txt创建虚拟环境
  # 删除虚拟环境
  conda remove -n 环境名称 --all
  # 重命名虚拟环境[下面是一种方法]
  conda create -n [新名] --clone [旧名]
  conda remove -n [旧名] --all
  # 查看conda版本
  conda -V
  # 检查更新当前conda
  conda update conda


# -----包的安装与清除-----
  # 查看当前环境下安装的所有包
  conda list
  # 导出环境中所有组件的“requirements.txt”文件
  conda list -e > requirements.txt
  # 安装“requirements.txt”中的第三方库
  conda install --yes --file requirements.txt #这种执行方式，一遇到安装不上就整体停止不会继续下面的包安装
  # 在相应的虚拟环境中安装包[下面是两种方法]
  # 未切换到相应环境（在其他环境中给该环境安装）
  conda install -n [环境名] [包名]
  # 切换到相应环境之后再安装
  conda install [包名]
  # 安装指定版本的包
  conda install [包名]==[版本号]
  # 删除 特定环境 中的某个包
  conda remove --name [指定的环境名][包名]
  # 删除 当前环境 中的某个包
  conda remove [报名]
  # 删除未使用的包(Remove unused packages from writable package caches)
  conda clean -p
  # 删除索引缓存、锁定文件、未使用的缓存包和tarballs(Remove index cache, lock files, unused cache packages, and tarballs)
  conda clean --all