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目录

1 下载安装Anaconda

1.1 下载安装Anaconda

1.2 校验环境变量

2 配置清华镜像源

2.1 .condarc文件

2.2 配置镜像源

3 修改虚拟环境路径和包缓存路径

3.1 检查路径

3.2 修改路径

3.3 修改用户权限

4 使用命令

4.1 conda自身管理命令

4.2 虚拟环境管理命令

4.3 依赖包管理命令

4.4 环境导出命令

5 配置PyCharm的conda环境

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        Anaconda 是一个非常流行的 Python 发行版，包含了 Python 语言、众多常用的计算库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等，能够极大地方便用户的开发和数据分析工作（尤其是深度学习）。

        Anaconda 提供了一个统一的环境管理工具，使用conda作为虚拟环境管理的工具。:

        conda是一个工具，主要是进行包管理和虚拟环境管理。Anaconda是一个包含了众多的package、科学计算工具的集合, 所以我们也称Anaconda为Python的一个发行版。

1 下载安装Anaconda

        方式一：官网下载Download Anaconda Distribution | Anaconda，国外地址，速度慢，需要科学上网。

        方式二：清华镜像站Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror速度更快，推荐方式。

        这里选择清华镜像站下载安装。

1.1 下载安装Anaconda

        根据电脑系统选择合适的版本。

        一路next，选择Just Me，All Users需要管理员权限，后续操作比较麻烦。

        不推荐安装到C盘，其它盘符随便建立个能找到的路径。

        把第二个选项勾选，会自动添加环境变量。第三个选项会默认安装python 3.13的conda环境，根据需求选择。

        之后点击install，等待安装完成。

1.2 校验环境变量

        打开cmd，输入conda --version，如果输出版本号，则说明环境变量无误。

        如果没有返回版本号，则说明环境变量自动配置失败，需要手动添加环境变量。

D:\anaconda
D:\anaconda\Library\usr\bin
D:\anaconda\Library\mingw-w64
D:\anaconda\Library\bin
D:\anaconda\Scripts

        这5个路径是自己安装Anaconda的路径，需要修改成自己的。

2 配置清华镜像源

        许多包都是国外的地址，下载包时速度缓慢，配置清华镜像源就可以解决问题：

2.1 .condarc文件

        该文件一般会在安装时默认生成，位于路径C:\Users\自己的用户名：

        如果没有，需要手动创建（Windows用户无法直接创建.condarc文件），使用如下命令进行创建：

conda config --set show_channel_urls yes

2.2 配置镜像源

        打开.condarc文件，复制粘贴如下内容：

channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

3 修改虚拟环境路径和包缓存路径

        使用Anaconda创建虚拟环境和安装依赖包时，如果放在C盘会让C盘很快就爆红，因此需要检查默认的安装路径：

3.1 检查路径

        输入如下命令可检查conda的配置信息：

conda info

        package cache是包缓存路径，默认使用第一项。

        envs directories是虚拟环境路径，默认使用第一项。

3.2 修改路径

        如果第一项是C盘（默认是Anaconda的安装路径，因此安装到C盘可能才有这个问题），需要修改，打开.condarc文件，添加如下路径信息（在其它盘创建路径）：

envs_dirs:- D:\anaconda\envs
pkgs_dirs:- D:\anaconda\pkgs

        保存后即可修改成功。

3.3 修改用户权限

        如果未成功，可能是因为系统用户没有该路径的写入权限，右键单击这两个文件夹，选择“属性”，点击“安全”，为用户分配写入权限：

        点击高级，选择“添加”，然后输入用户名，添加写入权限（如果用户是电脑的唯一使用者，可以添加全部权限，更方便管理）：

4 使用命令

4.1 conda自身管理命令

        查看conda版本

conda --version

        更新conda

conda update conda

        查看基本信息

conda info

4.2 虚拟环境管理命令

        创建虚拟环境

conda create -n environment_name

        创建虚拟环境并指定python解释器版本

conda create -n environment_name python=3.11

        创建虚拟环境、指定python版本并安装依赖包

conda create -n environment_name python=3.11 numpy pandas

        查询所有虚拟环境

conda env list

        激活虚拟环境（之后的安装依赖包就在该环境下进行，从而进行环境隔离）

conda activate environment_name

        退出当前虚拟环境

conda deactivate

        克隆当前虚拟环境

conda create --name new_environment --clone old_environment

        删除当前虚拟环境

conda remove -n environment_name --all

4.3 依赖包管理命令

        安装包

conda install package_name

        安装指定版本的包（pip命令是==）

conda install package_name=版本号

        把包安装到某个虚拟环境

conda install -n environment_name package_name

        卸载包

conda uninstall package_name

        更新包

conda update package_name   # 更新指定包

        更新所有包

conda update --all          # 更新所有包

        查看包信息

conda list

        搜索包

conda search package_name

        清理缓存中的包

conda clean --all

4.4 环境导出命令

        导出配置环境为yaml文件

conda env export > environment.yml

        导入yaml文件的配置环境

conda env create -f environment.yml

5 配置PyCharm的conda环境

        首先在本地创建新的虚拟环境：

        然后打开pycharm，找到Settings：

        依次选择左侧的Project、Python Interpreter：

        选择已经创建的conda环境（注意是envs目录下，这也是前面配置的虚拟环境路径）：

        然后点击应用，等待项目加载完即可。

        可以创建Python文件，然后执行如下代码查看Python版本是否和虚拟环境的一致：

import sys
print(sys.executable)   # 输出实际使用的Python路径
print(sys.version)      # 输出版本信息