史上最详细的conda常用命令讲解，收藏这一篇就够了

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一、conda命令

conda

命令可以用来：

• 创建新的 conda 环境。
• 在现有的 conda 环境中安装/升级包。
• 查询/搜索 Anaconda 包的索引和当前 Anaconda 的安装。

Tip: 我们可以将前面带有两个短线（

--

）的常用命令进行缩写（并不是所有的都可以缩写），方法是取一个短线和选项的首字母。例如

--name

可以缩写成

-n

，

--envs

可以缩写成

-e

。

使用

conda -V

以查看当前的 conda 版本。

1.1 寻求帮助

我们可以通过命令行来寻求相应的帮助，即

conda --help

当然也可以使用缩写

conda -h

执行完如上命令后，我们会看到（这里仅列出一部分）：

如果我们想要进一步查看

install

命令该如何使用，只需执行

conda install -h

二、conda info

conda info

可以用来查看相关信息，其格式如下：

conda info [-a][--base][-e][-s][--unsafe-channels]

---

-a, -all： 查看所有信息（不常用）。

---

–base：查看基环境所在路径。

conda info --base

---

-e, --envs：列出当前所有的 conda 环境。

conda info -e

---

-s, --system：列出所有的环境变量（不常用）。

---

–unsafe-channels：查看令牌公开的频道。

conda info --unsafe-channels

三、conda create

conda create

可以用来创建新的 conda 环境，其格式如下：

conda create [-n env_name | -p path][--clone env_name][-c channel_address][packages]

---

-n, --name：我们可以根据环境名称来创建一个 conda 环境，假设我们的环境名称为

my_env

conda create -n my_env

创建完成后，我们使用如下命令进入该环境

conda activate my_env

此时我们的命令行变为

可以看到前面多了一个

(my_env)

，这个是我们进入了该环境的标志。

使用

conda list

命令来查看该环境下都安装了哪些包：

因为我们并没有在创建环境的时候安装包，所以结果自然是什么都没有。

如果要退出该环境，只需执行

conda deactivate

注意： 我们只能退到基环境，在基环境下继续退出依然在基环境。

---

-p, --prefix：除了根据名称创建环境以外，我们还可以根据地址来创建 conda 环境。

在上面的例子中，我们创建的

my_env

环境的地址为：

G:\anaconda3\envs\my_env

。事实上，如果不指定地址，则所有的环境都会创建在

...\anaconda3\envs\

下。

若要根据地址来创建，只需执行

conda create -p G:\anaconda3\envs\my_env

---

–clone：

--clone

主要用来克隆（复制）现有的环境。

我们可以根据现有环境的名称来进行克隆，假设现有环境的名称为

original_env

，新的环境的名称为

new_env

，则只需执行

conda create -n new_env --clone original_env

当然我们也可以根据现有环境的地址来进行克隆：

conda create -n new_env --clone G:\anaconda3\envs\original_env

---

-c, --channel：首先来介绍一下什么是 conda 频道。

conda 频道是存储 包 的位置，安装 包 时 conda 会搜索现有的频道集合，并选取其中一个频道来安装 包。

conda 的默认频道是

https://repo.anaconda.com/pkgs/

，但该频道需要付费，我们一般使用

conda-forge

这个频道来进行安装，它是免费的。

有关频道的设置这里从略，后续的章节会陆续提及。

---

packages：我们新创建的环境如果不安装必要的包是无法使用的，需要安装的包用空格隔开，即

conda create -n my_env python numpy flask

我们用该命令创建了一个叫

my_env

的环境，同时安装了三个包

python

、

numpy

、

flask

。

安装完成后，我们使用

conda list

命令查看已经安装的包：

可以看到已经安装的包远不止三个，这是因为有些包需要另外一些包作为前置。

此外，我们的 python 安装的是最新版本，当然我们也可以指定版本进行安装：

conda create -n my_env python=3.9.7 numpy flask

四、conda install

conda install

可以用来在 conda 环境中安装相应的包，具体格式如下：

conda install[-n env_name | -p path][-c channel_address][packages]

已经介绍的选项这里就不再介绍了。

例如，我们要在

my_env

下安装 3.9.7 版本的 python。我们可以先进入该环境，然后安装：

conda activate my_env
conda install python=3.9.7

注意，这里的

=

实际上是模糊约束，详情见下图：

也可以直接指定环境安装：

conda install -n my_env python=3.9.7# 根据名称
conda install -p G:\anaconda3\envs\my_env python=3.9.7# 根据地址

再例如，安装

cvxpy

时，我们可以从指定的频道（conda-forge）进行安装

conda install -n my_env -c conda-forge cvxpy

五、conda remove

conda remove

可以用来移除 conda 环境中的某些包，也可以移除整个环境，具体格式如下：

conda remove [-n env_name | -p path][packages][--all]

例如，如果我们需要移除

my_env

下的

numpy

，只需执行

conda remove -n my_env numpy

当然我们也可以移除所有包（即整个conda环境）

conda remove -n my_env --all

---

需要注意的是，conda 没有提供重命名环境的命令，我们只能先克隆一份原来的环境，然后再删除原来的环境，具体操作如下（例如将环境

a

重命名成

b

）：

conda create -n b --clone a
conda remove -n a --all

---

conda uninstall

是

conda remove

的别名，我们也可以使用

conda uninstall

来移除包，方法是相同的。

六、conda list

conda list

用来列出 conda 环境中的包，具体格式如下：

conda list [-n env_name | -p path][package]

conda list

只列出当前环境的所有包，若要列出其他环境的包，例如列出

my_env

下的所有包，只需执行：

conda list -n my_env

若要列出

my_env

中与

numpy

相关的包（准确地来说是含有

numpy

字样的包），只需执行：

conda list -n my_env numpy

基于此，我们可以使用

conda list

来查询当前环境是否安装了相应的包（每次只能查询一个），如果最后的结果没有列出，那就说明没有安装。

七、conda search

conda search

用来搜索指定的包，具体格式如下：

conda search [-c channel_address][-f][packages]

我们可以指定在

conda-forge

中搜索

numpy

：

conda search -c conda-forge numpy

事实上，上述命令会搜索到所有包含

numpy

字样的包，如果我们只想搜索

numpy

这个包，需要加上

-f

（

--full-name

的缩写），即

conda search -c conda-forge -f numpy

八、conda update

conda update

用来将一系列的包升级到最新版本，具体格式如下：

conda update [-n env_name | -p path][packages][--all]

例如，如果我们想要升级

my_env

下的

numpy

和

scipy

，只需执行

conda update -n my_env numpy scipy

如果我们要想更新

my_env

中的所有包，则需执行

conda update -n my_env --all

---

如果要更新

conda

本身，则需执行

conda update conda

如果要更新

anaconda

，则需执行

conda update anaconda

注： 升级

Anaconda

前需要先升级

conda

。

九、conda config

conda config

用来配置 conda 的频道，相关信息会存储在

C:\Users\你的用户名\.condarc

文件中。

添加一个频道的格式为：

conda config --add channels [channel]

例如，若要添加

conda-forge

这个频道，只需执行

conda config --add channels conda-forge

由于国外频道速度一般不稳定，我们通常考虑使用国内的频道，例如清华镜像。

考虑到 Windows 用户无法直接创建名为

.condarc

的文件，我们可以先执行

conda config --set show_channel_urls yes

然后再直接修改该文件。

内容如下：

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/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
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

修改完后，执行

conda clean -i

清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

设置完后，我们可以执行

conda config --get channels

来查看已经添加的频道。

十、最后

• 本文只介绍了一些最常用的命令和选项，如需了解更多，可前往下方的官方文档进一步学习。
• 因博主水平有限，文章难免存在疏漏错误之处，欢迎各位读者指出。

参考

[1] conda 官方文档.