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参考链接
- Anaconda官方指南Using Conda：https://conda.io/docs/commands.html
Conda常用命令整理 ：https://blog.csdn.net/menc15/article/details/71477949/
1.获取版本号
conda --version
conda -V2.获取帮助
conda --help
conda -h
# 查看某一命令的帮助，如update和remove命令
conda update --help
conda remove --help
#以上--help 也可以换成 -h3.环境管理
#创建名为your_env_name的环境
conda create --name your_env_name
#创建制定python版本的环境
conda create --name your_env_name python=2.7
conda create --name your_env_name python=3.5
#创建包含某些包（如numpy，scipy）的环境
conda create --name your_env_name numpy scipy
#创建指定python版本下包含某些包的环境
conda create --name your_env_name python=3.5 numpy scipy
#列举当前所有环境
conda info --envs
conda env list
#进入某个环境
activate your_env_name
ubuntu 环境下：source activate env_name
#退出当前环境
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 your_env_name --all
这里介绍一下分享环境的快速方法：
如果你想把你当前的环境配置与别人分享，这样ta可以快速建立一个与你一模一样的环境（同一个版本的python及各种包）来共同开发/进行新的实验。一个分享环境的快速方法就是给ta一个你的环境的.yml文件。
#首先通过activate target_env要分享的环境target_env，然后输入下面的命令会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件
conda env export > environment.yml
#小伙伴拿到environment.yml文件后，将该文件放在工作目录下，可以通过以下命令从该文件创建环境
conda env create -f environment.yml.yml是这个样子的
4.列出环境和包管理
#查看环境管理的全部命令帮助
conda env -h
conda info --envs #列出所有环境
conda env list #列出所有环境
conda list #列出当前环境下所有安装的包
conda list -n your_env_name #列举一个非当前活跃环境下的所有包
conda install -n env_name package_name #为指定环境安装某个包如果不能通过conda install来安装，文档中提到可以从Anaconda.org安装，但我觉得会更习惯用pip直接安装。pip在Anaconda中已安装好，不需要单独为每个环境安装pip。如需要用pip管理包，activate环境后直接使用即可。