一、miniconda 介绍

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版我们在学习python的时候只需要安装miniconda就可以不再去关心多版本python问题了

二、miniconda的安装

1、下载包可以到清华源去下载miniconda包然后安装
https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
2、miniconda包下载
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
3、安装Miniconda

注：Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 ​​conda config --set show_channel_urls yes​​ 生成该文件之后再修改

我不知道是我的电脑问题还是系统问题，我的win7电脑使用miniconda安装包的时候装不上，但是换上了小米的win10就没啥问题了！

  1. 使用cmd先执行下面的命令生成​​.condarc​​然后通过编辑软件或者文本加入清华源的配置
conda config --set show_channel_urls yes
  1. 添加 Anaconda Python 免费仓库

在自己的家目录下进行编辑，win和linux一样的

vim /home/hxy/.condarc
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

sudo chown -R hxy.hxy /home/hxy/miniconda3

  1. 运行 ​​conda clean -i​​ 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引
  2. 运行 ​​conda create -n py3 python=3.7​​ 测试是否安装上了

三、conda常用命令

  1. ​​conda --version​​ #查看conda版本，验证是否安装
  2. ​​conda update conda​​ #更新至最新版本，也会更新其它相关包
  3. ​​conda update --all​​ #更新所有包
  4. ​​conda update package_name​​ #更新指定的包
  5. ​​conda create -n env_name package_name​​ #创建名为env_name的新环境，并在该环境下安装名为package_name 的包，可以指定新环境的版本号，例如：conda create -n python2 python=2.7 numpy pandas，创建了python2环境，python版本为2.7，同时还安装了numpy pandas包
  6. ​​activate env_name​​ #切换至env_name环境
  7. ​​deactivate​​ #退出环境
  8. ​​conda info -e ​​#显示所有已经创建的环境
  9. ​​conda create --name new_env_name --clone old_env_name​​ #复制old_env_name为new_env_name
  10. ​​conda remove --name env_name –all​​ #删除环境
  11. ​​conda list​​ #查看所有已经安装的包
  12. ​​conda install package_name​​ #在当前环境中安装包
  13. ​​conda install --name env_name package_name​​ #在指定环境中安装包
  14. ​​conda remove --name env_name package​​ #删除指定环境中的包
  15. ​​conda remove package​​ #删除当前环境中的包
  16. ​​conda create -n tensorflow_env tensorflow​​
  17. ​​conda create -n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu​​
  18. ​​conda env remove -n env_name​​ #采用第10条的方法删除环境失败时，可采用这种方法

四、Miniconda安装的环境都存放在安装目录的env目录下

1、创建虚拟环境
conda create -n py27 python=2.7.12
conda create -n py37 python=3.7
2、查看虚拟环境
conda env list

miniconda 安装_ico

五、conda默认使用环境变量问题

安装conda后取消命令行前出现的base，取消每次启动自动激活conda的基础环境 方法一： 每次在命令行通过conda deactivate退出base环境回到系统自动的环境 

conda deactivate

方法二1，通过将auto_activate_base参数设置为false实现： 

conda config --set auto_activate_base false

2，那要进入的话通过

conda activate base

3，如果反悔了还是希望base一直留着的话通过以下语句来恢复

conda config --set auto_activate_base true