学习使用 Anaconda 管理虚拟环境

舞夢輝影
发布: 2025-12-04 21:29:11
原创
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Anaconda管理虚拟环境的核心是用conda创建隔离Python环境并统一管理包。创建环境用conda create -n name python=x.x,激活用conda activate name,退出用conda deactivate,查看用conda env list,删除用conda env remove -n name,导出复现用conda env export > file.yml和conda env create -f file.yml。

学习使用 anaconda 管理虚拟环境

用 Anaconda 管理虚拟环境,核心就两点:用 conda 创建隔离的 Python 环境,再用它来统一管理包和环境。不用手动配路径、不干扰系统 Python,新手也能快速上手。

创建一个新环境

打开终端(Windows 用 Anaconda Prompt,macOS/Linux 用 Terminal),运行:

  • conda create -n myenv python=3.9 —— 创建名为 myenv、带 Python 3.9 的环境
  • conda create -n myenv python=3.9 numpy pandas matplotlib —— 创建时直接装好常用包

名字(myenv)自己起,推荐用小写字母+下划线,避免空格和特殊符号。

激活与退出环境

环境建好后不会自动进入,必须手动激活:

  • conda activate myenv —— 激活后命令行前缀会变成 (myenv)
  • conda deactivate —— 退出当前环境,回到 base 或系统默认环境

注意:每次新开终端都要重新 activate;关闭终端后环境自动“休眠”,不占资源。

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查看和删除环境

随时掌握有哪些环境在手:

  • conda env listconda info --envs —— 列出所有环境,星号标出当前激活的
  • conda env remove -n myenv —— 彻底删除指定环境(含所有包)
  • conda clean --all —— 清理下载缓存,节省磁盘空间

导出与复现环境

项目要换电脑或分享给同事?靠环境文件最稳妥:

  • conda env export > environment.yml —— 当前环境完整快照(含包版本)
  • conda env create -f environment.yml —— 在另一台机器上一模一样重建

如果只要纯 Python 包依赖(兼容 pip 生态),可用:pip freeze > requirements.txt,但 conda export 更全面,尤其含非 pip 包(如 numpy 的 MKL 版本)。

基本上就这些。不需要记太多命令,常用就那四五个,配合 conda -hconda [子命令] -h 随时查。关键是养成「先建环境、再装包、不碰 base」的习惯——不复杂但容易忽略。

以上就是学习使用 Anaconda 管理虚拟环境的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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