【anaconda】conda创建、查看、删除虚拟环境（anaconda命令集）

2024-03-09 09:37| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录源一、管理conda：（1）检查conda版本（2）获取版本号（3）列出所有的环境（4）查看环境管理的全部命令帮助（5）conda升级（6）conda升级后释放空间二、管理环境（1）创建环境（2）激活环境（3）切换到base环境（4）复制一个环境（5）删除一个环境三、管理包（1）安装包或安装特定版本的包（2）查看所有已安装包（3）卸载包（4）更新包（5）搜索包四、把环境添加到jupyter notebook（1）查看已添加到jupyter notebook的kernel（2）删除指定的kernel 参考

源豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 一、管理conda：（1）检查conda版本 conda --version （2）获取版本号 conda --version或 conda -V （3）列出所有的环境 conda env listconda list命令用于查看conda下的包，而conda env list命令可以用来查看conda创建的所有虚拟环境。（4）查看环境管理的全部命令帮助 conda env -h （5）conda升级

我们可以在命令行中或者anaconda prompt中执行命令进行操作。

conda update conda升级condaconda update anaconda升级anaconda前要先升级condaconda update --all升级所有包（6）conda升级后释放空间

在升级完成之后，我们可以使用命令来清理一些无用的包以释放一些空间：

conda clean -p删除没有用的包conda clean -t删除保存下来的压缩文件（.tar）二、管理环境（1）创建环境

conda create -n env-name [list of package]。-n env-name是设置新建环境的名字，list of package是可选项，选择要为该环境安装的包。

如果我们没有指定安装python的版本，conda会安装我们最初安装conda时所装的那个版本的python。

若创建特定python版本的包环境，需键入conda create -n env-name python=3.6

（2）激活环境

Linux，OS X:

source activate env-name

Windows：

activate env-name

小技巧：新的开发环境会被默认安装在你conda目录下的envs文件目录下。你可以指定一个其他的路径；

（3）切换到base环境

如果要从你当前工作环境的路径切换到系统根目录时，键入：

Linux，OS X:

conda source deactivate

Windows:

conda deactivate （4）复制一个环境

通过克隆来复制一个环境。这儿将通过克隆snowfllakes来创建一个称为flowers的副本。

conda create -n flowers --clone snowflakes通过conda env list来检查目前拥有的环境（5）删除一个环境

如果你不想要这个名为flowers的环境，就按照如下方法移除该环境：

conda env remove -n flowers 三、管理包（1）安装包或安装特定版本的包 conda install package-nameconda install package-name==version （2）查看所有已安装包 conda list （3）卸载包 conda remove package-name （4）更新包

更新一个包

conda update package-name

更新所有包

conda update --all （5）搜索包 conda search search-term，可以模糊搜索四、把环境添加到jupyter notebook

首先通过activate进入想要添加的环境中，然后安装ipykernel，接下来就可以进行添加了。

pip install ipykernelpython -m ipykernel install --name Python36Python36可以取与环境名不一样的名字，但方便起见建议统一（1）查看已添加到jupyter notebook的kernel

我们可以使用jupyter kernelspec list来查看已添加到jupyter notebook的kernel。显示如下：

PS C:\Users\25387> jupyter kernelspec list Available kernels: python3 D:\Anaconda\anaconda\share\jupyter\kernels\python3 （2）删除指定的kernel

若想删除某个指定的kernel，可以使用命令jupyter kernelspec remove kernel_name来完成。

由于python是不向后兼容的，分开环境可以避免语法版本不一引起的错误，同时这也可以避免工具包安装与调用的混乱。参考

anaconda笔记：conda的各种命令行操作 anaconda常用命令行指令 Anaconda常用命令大全

【本文地址】

公司简介

联系我们