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Conda 是一个流行的包管理器和环境管理工具，广泛应用于数据科学、机器学习等领域。它可以帮助我们管理 Python 包以及不同版本的环境，避免包冲突，提升项目的可复现性。以下是一些常用的 Conda 命令，涵盖环境创建、管理、包安装等常见操作。
1. 创建新环境
conda create --name <env_name> python=<version>
# 示例：创建一个名为myenv的环境，使用Python 3.9
conda create --name myenv python=3.9
2. 激活环境
conda activate <env_name>
# 示例：激活名为myenv的环境
conda activate myenv
3. 退出环境
conda deactivate
# 示例：退出当前环境
conda deactivate
4. 查看已创建的环境
conda env list
# 或
conda info --envs
5. 删除环境
conda remove --name <env_name> --all
# 示例：删除名为myenv的环境
conda remove --name myenv --all
6. 安装包
conda install <package_name>
# 示例：安装numpy包
conda install numpy
7. 安装指定版本的包
conda install <package_name>=<version>
# 示例：安装numpy 1.18.1版本
conda install numpy=1.18.1
8. 安装多个包
conda install <package_name1> <package_name2> ...
# 示例：同时安装numpy和pandas
conda install numpy pandas
9. 查看已安装的包
conda install <package_name1> <package_name2> ...
# 示例：同时安装numpy和pandas
conda install numpy pandas
10. 更新包
conda update <package_name>
# 示例：更新numpy包
conda update numpy
11. 更新所有包
conda update --all
12. 卸载包
conda remove <package_name>
# 示例：卸载numpy包
conda remove numpy
13. 导出环境配置
conda list --export > environment.yml
# 或
conda env export > environment.yml
14. 从环境配置文件创建环境
conda env create -f environment.yml
# 示例：根据environment.yml文件创建环境
conda env create -f environment.yml
15. 更新环境配置文件
conda env update -f environment.yml16. 查看环境信息
conda info
17. 查找包
conda search <package_name>
# 示例：查找numpy包
conda search numpy
18. 切换频道
conda config --add channels <channel_name>
# 示例：添加conda-forge频道
conda config --add channels conda-forge
19. 清理缓存
conda clean --all
20. 生成环境依赖树
conda list --explicit