Conda 常用命令速查

简介

Conda 是一个开源的包管理和环境管理系统，主要用于 Python，但也支持其他语言（如 R、Ruby、Lua、Scala、Java、JavaScript、C/C++、FORTRAN）。Conda 通过创建相互隔离的环境，解决了不同项目依赖版本冲突的问题，是数据科学和机器学习领域最常用的工具之一。

环境管理

# 创建虚拟环境
conda create -n myenv python=3.9

# 创建环境时同时安装包
conda create -n myenv python=3.9 numpy pandas

# 激活虚拟环境
conda activate myenv

# 退出当前环境
conda deactivate

# 删除虚拟环境
conda remove -n myenv --all

# 查看当前虚拟环境列表
conda env list

# 克隆环境
conda create -n newenv --clone myenv

# 重命名环境（conda 没有直接重命名命令，需要克隆后删除原环境）
conda create -n newenv --clone myenv
conda remove -n myenv --all

包管理

# 安装包
conda install numpy

# 安装指定版本的包
conda install numpy=1.21.0

# 从特定渠道安装包
conda install -c conda-forge tensorflow

# 卸载包
conda remove numpy

# 更新包
conda update numpy

# 更新环境中的所有包
conda update --all

# 搜索可用包
conda search numpy

# 查看已安装的包
conda list

# 查看某个环境中已安装的包
conda list -n myenv

环境导出与复现

# 导出当前环境到 YAML 文件
conda env export > environment.yml

# 导出环境（不包含渠道信息，更精简）
conda env export --no-builds > environment.yml

# 从 YAML 文件创建环境
conda env create -f environment.yml

# 导出环境为 requirements.txt（仅 pip 包）
pip freeze > requirements.txt

常用渠道配置

# 添加清华镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r

# 设置搜索时显示渠道地址
conda config --set show_channel_urls yes

# 查看当前配置
conda config --show

# 查看已添加的源
conda config --get channels

# 移除指定源
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free

# 恢复默认源
conda config --remove-key channels

Conda 与 Pip 的区别

特性	Conda	Pip
包来源	Anaconda 仓库、conda-forge	PyPI
语言支持	Python、R、C/C++ 等	仅 Python
环境管理	内置	需配合 virtualenv/venv
依赖解析	更强，处理非 Python 依赖	主要处理 Python 包
编译包	提供预编译二进制包	部分需本地编译

建议：优先使用 conda install 安装包，当 conda 找不到包时再用 pip install 补充。

清理缓存

# 清理未使用的包缓存
conda clean -p

# 清理 tar 包缓存
conda clean -t

# 清理所有缓存（包括索引缓存、锁定文件等）
conda clean --all