Anaconda

anaconda常用命令

包管理

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# 列出当前环境下所有安装的 conda 包。
conda list

# 列举一个指定环境下的所有包
conda list -n env_name

# 查询库
conda search scrapys

# 安装库安装时可以指定版本例如：（scrapy=1.5.0）
conda install scrapy

# 为指定环境安装某个包
conda install --name target_env_name package_name

# 更新安装的库
conda update scrapy

# 更新指定环境某个包
conda update -n target_env_name package_name

# 更新所有包
conda update --all

# 删除已经安装的库也尅用（conda uninstall）
conda remove scrapy

# 删除指定环境某个包
conda remove -n target_env_name package_name

# 删除没有用的包
conda clean -p

# 本地安装
conda install --use-local .\p

虚拟环境管理

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# 查看现有的环境
conda info --env

# 创建环境，后面的python=3.6是指定python的版本
conda create --name env_name python=3.6

# 创建包含某些包的环境（也可以加上版本信息）
conda create --name env_name python=3.7 numpy scrapy

# 激活某个环境
activate env_name

# 关闭某个环境
conda deactivate

# 复制某个环境
conda create --name new_env_name --clone old_env_name

# 删除某个环境
conda remove --name env_name --all

# 生成需要分享环境的yml文件（需要在虚拟环境中执行）
conda env export > environment.yml

# 别人在自己本地使用yml文件创建虚拟环境
conda env create -f environment.yml

源操作

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#源的位置
C:\Users\JoeMax\.condarc

#查询源
conda config --show-sources

#添加源
conda config --add channels

#删除源
conda config --remove channels

更新操作

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自动检测并升级 Anaconda 管理器中的所有可升级的库
conda update --all

更新 anaconda 自身
conda update anaconda

解决一些奇奇怪怪的问题
conda clean --packages

配置

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conda config --show

jupyter notebook

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接下来，我们就可以在这个环境里，安装自己想要的第三方库，比如 requests。

conda install requests

对于 conda 搜不到的包，也可以使用 pip 安装：
python -m pip install xxx


需要安装的第三方库安装完毕，可使用命令直接打开 Jupyter Notebook：

jupyter notebook

ctrl+enter 运行

pip

查看库版本

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pip install PySide2==

安装依赖库

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pip install -r requirements.txt

#conda