环境管理

        anaconda的环境管理功能使得在使用过程中可以创建若干不同版本的虚拟环境，互不干扰并且能自由切换，从而可以使得不同的项目程序分别独立运行在各自的python环境中。

#创建虚拟环境
#创建一个python版本为3.8的名为env_name的虚拟环境，conda会自动寻找3.8.x中的最新版本
conda create -n env_name python=3.8

#激活环境
#安装完虚拟环境后，需要激活该环境
activate env_name #for windows
source activate env_name #for linux or Mac

#退出当前环境
deactivate #for windows
source deactivate #for linux or Mac

#删除环境
conda remove --name env_name --all

#重命名环境，利用克隆环境然后删除原环境实现
conda create -n env_new_name --clone env_name
conda remove -n env_name --all

包管理

#安装package，会同时安装相应的依赖，安装到当前环境下
conda install package_name

#安装package到指定的环境
conda install -n env_name package_name

#指定channel安装package
conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow-gpu=1.9.0

#pip安装本地包 
pip install ~/Download/package_name.whl

#conda安装本地包
conda install --use-local ~/Download/package_name.tar.gz

#卸载包
conda uninstall [-n env_name] package_name

#删除包
conda remove [-n env_name] package_name

#查看当前环境下已安装的包
conda list

#查看指定环境下已安装的包
conda list -n env_name

#列举anaconda所有虚拟环境
conda env list

#查找package信息
conda search package_name

#更新package
conda update [-n env_name] package_name

#更新conda
conda update conda

#更新anaconda
conda update anaconda

#更新python，conda会将python更新为当前大版本下最新的版本
conda update python

设置镜像源

        因为Anaconda服务器在国外，所有conda的默认源下载速度较慢，可以通过添加国内镜像源来解决下载速度慢的问题，这里使用的是清华源，但只要是国内的源大抵上都差不多。

#添加清华镜像源
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/main/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

#设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

#查看已经添加的channels
conda config --get channels

虚拟环境的复制

        将当前虚拟环境配置分享复制，可以快速的建立一个一模一样的环境

#复制环境
conda env export > environment.yml

#根据已有的环境文件重新创建新的环境
conda env create -f environment.yml