环境相关
# 配置指定python版本的环境
conda create -n env_name python=2.7
conda create --name env_name python=3.5 numpy scipy
# 列出所有的环境
conda env list
conda info -e
conda info --envs
# 激活环境
conda activate env_name
# 退出环境
conda decativate env_name
# 删除环境
conda remove -n env_name --all
# 环境中的包的管理
conda install pkg_name -n env_name
conda uninstall pkg_name -n env_name
conda remove pkg_name -n env_name
# 复制环境
conda create --name new_env_name --clone old_env_name
# 分享环境
# 把已有的环境分享给其他人，A电脑到B电脑
# A电脑上的操作
conda activate target_env
conda env export > target_env.yml
# 从A copy yml文件，B电脑上的操作
conda env create -f target_env.yml
软件包相关
# 在当前环境中安装
conda install pkg_name
# 在指定虚拟环境中安装
conda install -n env_name pkg_name
# 升级包
conda update pkg_name
conda update -n env_name pkg_name
# 搜索包
conda search pkg_name
# 指定升级渠道（源）
conda install -c conda-forge pkg_name
# 更改镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes # 搜索时显示通道地址
# 卸载包
conda remove pkg_name
conda remove -n env_name pkg_name
# 列出所有安装的包
conda list --name env_name
conda list -n env_name
conda activate env_name && conda list
# 更新所有包
conda upgrade --all
conda瘦身
# 删除没用的包
conda clean -p
# Remove cached package tarballs
conda clean -t
# 删除所有的安装包及cache
conda clean -y -all
参考
conda常用命令
Conda Command reference
conda清理没用的安装包
