知识库

Win搭建：Anaconda

12/31/2025 运维操作系统Windows

目录

参考

# Win搭建：Anaconda

# 概要说明

Anaconda 是数据科学和 Python 开发的利器，尤其适合需要管理多环境、解决依赖冲突的场景。conda 作为其核心工具，提供了比 pip 更强大的包和环境管理功能。

# Anaconda 简介

Anaconda 是一个开源的 Python 和 R 语言发行版本，专注于数据科学、机器学习和科学计算。它集成了大量常用的科学计算库（如 NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy 等）和工具（如 Jupyter Notebook、Spyder），并提供了强大的环境管理工具 conda。

Anaconda 的主要特点包括：

  1. 包管理：通过 conda 工具可以方便地安装、更新和删除 Python 包。
  2. 环境管理：支持创建独立的 Python 环境，每个环境可以有不同的 Python 版本和包依赖。
  3. 跨平台支持：支持 Windows、macOS 和 Linux 系统。
  4. 预装科学计算库：默认包含 190+ 科学计算库及其依赖项，避免手动安装的繁琐。
  5. 社区支持：拥有活跃的社区，提供丰富的学习资源和帮助。

Anaconda 的核心优势在于解决了 Python 开发中的以下问题：

  • Python 版本冲突：支持同时管理 Python 2 和 Python 3 环境。
  • 包依赖冲突：通过虚拟环境隔离不同项目的依赖。
  • 安装便捷性：预装常用库，减少手动配置时间。

# 为什么使用 Anaconda？

  1. 简化包管理
    • Anaconda 自带了大多数科学计算库（如 NumPy、Pandas），无需手动通过 pip 逐个安装。
    • 使用 conda install 可以自动处理依赖关系，避免版本冲突。
  2. 环境隔离
    • 通过 conda 可以创建独立的虚拟环境，每个项目可以使用不同的 Python 版本和库版本，避免全局环境的混乱。
    • 例如：项目 A 需要 TensorFlow 1.x，而项目 B 需要 TensorFlow 2.x，可以通过不同环境隔离。
  3. 跨平台和兼容性
    • Anaconda 支持多操作系统，且 conda 不仅能管理 Python 包，还支持 R、Java 等其他语言。
  4. 集成开发工具
    • 提供 Jupyter Notebook（交互式编程）、Spyder（科学计算 IDE）等工具，适合数据分析和机器学习。
  5. 国内镜像支持
    • 默认下载源在国外，但可通过配置清华、阿里云等国内镜像加速包下载（如 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/）。

# Conda 简介

conda 是 Anaconda 的核心工具，既是环境管理器，也是包管理器。其功能包括：

  1. 环境管理
    • 创建环境：conda create -n myenv python=3.8
    • 激活环境：conda activate myenv（Windows/Linux 命令略有不同）
    • 退出环境：conda deactivate
    • 删除环境：conda remove -n myenv --all
    • 查看所有环境：conda env list
    • 复制环境：conda create -n new_env --clone old_env
  2. 包管理
    • 安装包：conda install numpy
    • 指定版本：conda install numpy=1.21
    • 更新包：conda update numpy
    • 删除包：conda remove numpy
    • 搜索包：conda search numpy

# Conda 与 PIP 的对比

功能 conda pip
依赖项检查 自动解决依赖关系 可能忽略依赖导致冲突
环境管理 支持多环境切换 需结合 virtualenv 使用
适用语言 Python、R、C++ 等 仅 Python
系统 Python 影响 独立于系统 Python 可能影响系统 Python 环境

# 常用命令

# ========== 实用工具命令 ==========
# 查看conda版本
conda --version

# 查看当前配置
conda config --show

# 清理缓存
conda clean -a                 # 删除所有缓存
conda clean --packages         # 删除未使用的包


# ========== 环境管理 ==========
# 查看所有环境
conda env list
conda info --envs

# 创建环境（指定Python版本）
conda create -n env_name python=3.8  # 创建名为env_name的环境并指定Python版本
conda create --name env_name --clone old_env  # 克隆环境

# 激活/切换环境
conda activate env_name       # Windows/Linux
source activate env_name      # Linux/macOS

# 退出当前环境
conda deactivate              # Windows
source deactivate             # Linux/macOS

# 删除环境
conda remove -n env_name --all  # 彻底删除环境
conda env remove -n env_name    # 等效写法

# 导出/导入环境配置
conda env export > environment.yml  # 导出环境
conda env create -f environment.yml # 从文件创建环境


# ========== 包管理 ==========
# 查看当前环境的包列表
conda list

# 搜索可用包版本
conda search package_name       # 精确搜索
conda search "package*"        # 模糊搜索

# 安装包（conda方式）
conda install package_name          # 当前环境安装
conda install -n env_name package   # 指定环境安装
conda install package=1.2.3        # 指定版本

# 更新包
conda update package_name      # 更新单个包
conda update --all            # 更新所有包
conda update conda            # 更新conda本身

# 卸载包
conda remove package_name      # 当前环境卸载
conda remove -n env_name package  # 指定环境卸载
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59

# 环境依赖

# 版本依赖

软件/系统 版本 架构 包名 安装方式 备注
Windows Win11 x86_64
Anaconda3 Python 3.12 Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe (opens new window) 离线程序安装 官网下载 (opens new window)、清华源下载 (opens new window)

# 安装搭建

# 包下载

image-20250611174144596

# 进行安装

  • 运行可执行文件，选择“下一步”

    image-20250611175745024

  • 选择“同意”协议

    image-20250611175815712

  • 选择为“所有用户”安装，选择“下一步”

    image-20250611180412058

  • 更改"安装路径"，选择“下一步”

    默认安装在C盘（C:\ProgramData\anaconda3）。

    考虑使用conda会创建很多虚拟环境和下载程序包，比较占磁盘容量，需要更改到其他盘，如D盘（D:\ProgramData\anaconda3）

    image-20250611180939434

  • 选择全部选项，选择“下一步”

    创建开始菜单、基础（base）环境以python3.12创建、清除包缓存

    image-20250612095914560

  • 等待安装完成，选择“下一步”

    image-20250612100924389

  • 取消全部选项，选择“完成”

    启动 Anaconda Navigator 、入门指南 Anaconda 发行版

    image-20250612101934964

  • 完成后，可以看到安装程序

    image-20250612103045049

# 配置及验证

# 1. 环境变量配置

  • 新建环境变量**【根据安装的路径】**

    此处安装路径为：D:\ProgramData\Anaconda3

    D:\ProgramData\Anaconda3
D:\ProgramData\Anaconda3\Scripts
D:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin
D:\ProgramData\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin
    1
    2
    3
    4

    image-20250612103514529

  • 环境配置测试

    • 打开程序 Anaconda Prompt ，运行 conda --version，成功安装会显示Anaconda的版本号。
    • 在 CMD 运行 conda --version 、 conda info，成功安装会显示Anaconda的版本号。

image-20250612104407102

# 2. 更改保存路径

  • 通过 conda info 查找到用户配置文件 .condarc 的路径、保存路径、镜像源地址

    image-20250612110143493

  • 修改用户配置文件 .condarc

    修改保存路径：在.condarc文件末尾增加以下内容并保存，路径为自定义路径。

    envs_dirs:
  - D:\ResLibFiles\Repository\Anaconda\anaconda3\envs  
pkgs_dirs:
  - D:\ResLibFiles\Repository\Anaconda\anaconda3\pkgs
    1
    2
    3
    4

    注意：如果在用户配置文件 .condarc 的路径处，没有找不到对应的.condarc文件，则执行以下命令后，即可找到。原因是默认安装Anaconda时不初始生成用户配置文件，自定义更改某项配置后即可生成。

    # 启用在搜索、安装或更新包时显示完整的软件包下载 URL
conda config --set show_channel_urls yes
    1
    2

# 3. 镜像源配置

# 查看当前的源配置
conda config --show channels
1
2

通过命令添加国内源（如清华、阿里云、中科大）以加速下载：

# 添加 Conda 的默认官方源
conda config --add channels defaults

# 添加中科大源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/

# 添加清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
 
# 添加阿里云镜像源
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
# 删除指定的镜像源
conda config --remove channels 通道地址

# 删除所有镜像源，恢复 Conda 的官方默认源。
conda config --remove-key channels

# 仅删除 Conda 的默认官方源，但保留其他自定义镜像源。
conda config --remove channels defaults

# 如果误删了 Conda 的默认官方源，可通过以下命令重新添加
conda config --add channels defaults
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
# （可选）启用在搜索、安装或更新包时显示完整的软件包下载 URL
conda config --set show_channel_urls yes
1
2
上次更新时间: 6/13/2025, 9:04:49 AM

Win搭建：Docker