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1 创建虚拟环境

conda create -n env_name python=3.8

2 创建虚拟环境的同时安装必要的包

conda create -n env_name numpy matplotlib python=3.8

3 查看有哪些虚拟环境

        以下三条命令都可以。注意最后一个是”--”，而不是“-”.

conda env list
conda info -e
conda info --envs

所显示的列表中，前面带星号“*“的表示当前活动环境。比如说当前我的环境列表：

4 激活虚拟环境

conda activate env_name

5 退出虚拟环境

conda activate
conda deactivate

5 删除虚拟环境

        执行以下命令可以将该指定虚拟环境及其中所安装的包都删除。

conda remove --name env_name --all

        如果只删除虚拟环境中的某个或者某些包则是：

conda remove --name env_name  package_name

6 导出环境 

        很多的软件依赖特定的环境，我们可以导出环境，这样方便自己在需要时恢复环境，也可以提供给别人用于创建完全相同的环境。

#获得环境中的所有配置
conda env export --name myenv > myenv.yml
#重新还原环境
conda env create -f  myenv.yml

1 查询包的安装情况

        查询看当前环境中安装了哪些包

conda list

        查询当前Anaconda repository中是否有你想要安装的包

conda search package_name

2 查询是否有安装某个包

        用conda list后跟package名来查找某个指定的包是否已安装，而且支持*通配模糊查找。

conda list pkgname        conda list pkgname*  

3 包的安装和更新

        在当前（虚拟）环境中安装一个包：

conda install package_nameconda install numpy=0.20.3

4 conda卸载包

conda uninstall package_nameconda uninstall package_name --force

5 清理anaconda缓存

conda clean -p      # 删除没有用的包 --packages
conda clean -t      # 删除tar打包 --tarballs
conda clean -y -all # 删除所有的安装包及cache(索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包)

5. Python版本的管理

5.1 将版本变更到指定版本

conda install python=3.5

5.2 将python版本更新到最新版本

conda update python