conda 是一个开源的包管理器和环境管理系统，主要用于 Python（但也支持其他语言），由 Anaconda, Inc. 开发。它可以在 Windows、macOS 和 Linux 上使用，非常适合数据科学、机器学习等领域的开发。

下面是一些常用 conda 用法的总结：

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一、基本命令

1. 查看 conda 版本

bash编辑conda --version

2. 更新 conda

bash编辑conda update conda

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二、环境管理（Environment Management）

1. 创建新环境

bash编辑conda create --name myenv
# 或指定 Python 版本
conda create --name myenv python=3.9

2. 激活环境

bash编辑conda activate myenv

3. 退出当前环境

bash编辑conda deactivate

4. 列出所有环境

bash编辑conda env list
# 或
conda info --envs

5. 删除环境

bash编辑conda env remove --name myenv
# 或
conda remove --name myenv --all

6. 导出环境配置（生成 environment.yml）

bash编辑conda env export > environment.yml

7. 从配置文件创建环境

bash编辑conda env create -f environment.yml

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三、包管理（Package Management）

1. 安装包

bash编辑conda install package_name
# 指定版本
conda install package_name=1.2.3
# 指定 channel（如 conda-forge）
conda install -c conda-forge package_name

2. 查看已安装的包

bash编辑conda list
# 查看特定包
conda list package_name

3. 更新包

bash编辑conda update package_name
# 更新所有包
conda update --all

4. 卸载包

bash编辑conda remove package_name

5. 搜索包

bash编辑conda search package_name

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四、Channel 管理

Conda 默认从 defaults channel 安装包，但你也可以添加其他 channel，比如 conda-forge（社区维护，更新快）：

添加 channel（优先级从高到低）

bash编辑conda config --add channels conda-forge
conda config --add channels defaults

查看当前 channels

bash编辑conda config --show channels

临时指定 channel 安装

bash编辑conda install -c conda-forge numpy

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五、其他实用技巧

清理缓存（节省磁盘空间）

bash编辑conda clean --all

在 Jupyter Notebook 中使用 conda 环境

激活环境后安装 ipykernel：

bash编辑conda activate myenv
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "MyEnv"

之后在 Jupyter Notebook 的 kernel 选择中就能看到 “MyEnv”。

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六、常见问题

• conda vs pip：
  conda 可以管理非 Python 的依赖（如 C 库），且能更好地处理科学计算库的兼容性；pip 是 Python 官方包管理器，包更多但依赖冲突更常见。建议：优先用 conda 安装，若没有再用 pip。
• 混合使用 pip 和 conda：
  尽量避免在同一个环境中频繁混用。如果必须使用 pip，请先用 conda 安装尽可能多的依赖，再用 pip 补充。