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1. 创建新环境

命令格式

conda create -n <环境名称> python=<版本号> [<其他包>]

• 示例：创建名为 myenv、Python 3.9 的环境：

  conda create -n myenv python=3.9
  

  若需同时安装其他包（如 numpy），可附加在命令后：

  conda create -n myenv python=3.9 numpy pandas
  

注意事项

• 环境名称需唯一，不可与现有环境重复。
• Python 版本需明确指定（如 3.9），否则可能默认安装最新版本。
• 创建时可能需确认权限（如 Linux/Mac 需 sudo）。

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2. 激活环境

命令格式

conda activate <环境名称>

• 示例：激活 myenv 环境：

  conda activate myenv
  

  激活后，命令行前缀会显示环境名称，表明已进入该环境 。

注意事项

• 激活前需确保环境已存在（通过 conda env list 查看）。
• 不同操作系统命令一致，但 Windows 用户建议使用 Anaconda Prompt。

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3. 退出（销毁）环境

退出当前环境

conda deactivate

执行后将返回基础环境（base）。

删除环境

conda remove -n <环境名称> --all

• 示例：删除 myenv 环境：

  conda remove -n myenv --all
  

  删除前需退出该环境，否则会提示错误 。

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4. 其他常用操作

查看所有环境

conda env list

或简写为：

conda info --envs

当前激活的环境会标注 * 。

克隆环境

conda create --name <新环境名称> --clone <原环境名称>

用于快速复制环境配置 。

导出环境配置

conda env export > environment.yml

生成的 .yml 文件可用于重建环境 。

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5. 注意事项

1. 版本兼容性

   • 创建环境时明确指定 Python 版本，避免依赖冲突。
   • 安装包时优先使用 conda install，其次 pip install，以减少兼容性问题 。

2. 换源加速
   国内用户可通过换源提升下载速度，例如：

   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
   

   或修改 .condarc 文件 。

3. 环境隔离

   • 激活环境后，安装的包仅作用于当前环境，不会影响其他环境或全局 base 环境。
   • 避免在 base 环境中直接安装项目依赖，以保持基础环境干净 。

4. 清理缓存
   定期清理未使用的包缓存：

   conda clean --all
   

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6. 常见问题

• 环境创建失败：检查网络连接或尝试换源 。
• 激活后命令无效：确认 Conda 已正确初始化（conda init）。
• 删除环境卡顿：强制删除可添加 --force 参数 。