【Python】保姆级万字讲解：Python中的 pip 和 conda 的理解

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2023-10-12 18:39 23阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  一、pip的理解
 *   *  1.1 安装
     *  1.2 如何使用
     *  1.3 升级
     *  1.4 安装某个版本的包
     *  1.5 卸载或者是更新包
     *  1.6 查看某个包的信息
     *  1.7 查看需要被升级的包
     *  1.8 查看兼容问题
     *  1.9 指定国内源来安装
     *  1.10 下载包但是不安装
     *  1.11 批量安装软件包
 *  二、conda的理解
 *   *  2.1 下载源channel详解
     *   *  2.1.1 国内部分好用conda下载源
         *   *  2.1.1.1 清华大学源
             *  2.1.1.2 中国科学技术大学源
         *  2.1.2 国内部分好用pip下载源
         *  2.1.3 pip源使用
 *  三、配置conda下载源
 *  四、查看已配置下载源
 *  五、查看已配置下载源优先级
 *  六、删除下载源
 *   *  6.1 方法一
     *  6.2 方法二
 *  七、conda系统相关命令
 *   *  7.1 查询某个conda命令帮助文档【最有用命令】
     *  7.2 查看conda系统版本等信息
     *  7.3 查看conda所有配置信息
     *  7.4 conda版本更新
     *  7.5 Anaconda中所有包更新
     *  7.6 conda更新python
 *  八、包package管理
 *   *  8.1 查看【当前环境】已安装的所有包
     *  8.2 查看【当前环境】已安装【指定包】信息
     *  8.3 查看【指定环境】已安装的包信息
     *  8.4 查看包可用版本
     *  8.5 查看某个范围内版本包
     *  8.6 最新版包安装
     *  8.7 指定版本包安装
     *  8.8 指定list中版本包安装
     *  8.9 指定范围内中版本包安装
     *  8.10 包安装跳过【y/n】
     *  8.11 当前环境包更新
     *  8.12 指定环境包更新
     *  8.13 包卸载
 *  九、环境environment管理
 *   *  9.1 查看已经存在的环境
     *  9.2 创建环境
     *  9.3 环境激活
     *  9.4 环境退出
     *  9.5 环境克隆
     *  9.6 环境删除
 *  十、Conda、pip及virtualenv三者比较
 *  十一、参考资料

## 一、pip的理解 ##

相信对于大多数熟悉Python的人来说，一定都听说并且使用过pip这个工具，但是对它的了解可能还不一定是非常的透彻。

### 1.1 安装 ###

当然在Python 3.4版本之后以及Python 2.7.9版本之后，官网的安装包当中就已经自带了pip，用户直接在安装完Python之后就可以直接使用，要是使用由virtualenv或者pyvenv创建的虚拟环境，那么pip也是被默认安装的。

如果是需要自己另外安装pip包的，在已经配置好Python的环境当中运行下面这个命令行：

py -m ensurepip --upgrade

另外一种方式是从官网上(`https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py`)直接下载get-pip.py脚本，然后直接运行python get-pip.py脚本即可。

### 1.2 如何使用 ###

安装后，在命令行中输入pip，然后按下回车，就会出现下图所示的使用说明：

### 1.3 升级 ###

要是你觉得自己的pip版本有点低，想要升级一下的话，在命令行中输入以下命令：

pip install --upgrade pip

或者是：

pip install -U pip

### 1.4 安装某个版本的包 ###

如果打算用pip来安装第三方的包，用的是以下的命令行：

pip install package-name

例如我们想要安装指定版本的第三方的包，例如安装3.4.1版本的matplotlib：

pip install matplotlib==3.4.1

### 1.5 卸载或者是更新包 ###

要是你打算想要卸载某个包，该要输入的命令行是：

pip uninstall package_name

而如果打算更新某个包，对应的命令行是：

pip install --upgrade package_name  
    # 或者是  
    pip install -U package_name

### 1.6 查看某个包的信息 ###

可以通过以下的这个命令行来查看指定包的信息：

pip show -f requests

Usage:   
      pip <command> [options]
    
    Commands:
      install                     Install packages.
      download                    Download packages.
      uninstall                   Uninstall packages.
      freeze                      Output installed packages in requirements format.
      inspect                     Inspect the python environment.
      list                        List installed packages.
      show                        Show information about installed packages.
      check                       Verify installed packages have compatible dependencies.
      config                      Manage local and global configuration.
      search                      Search PyPI for packages.
      cache                       Inspect and manage pip's wheel cache.
      index                       Inspect information available from package indexes.
      wheel                       Build wheels from your requirements.
      hash                        Compute hashes of package archives.
      completion                  A helper command used for command completion.
      debug                       Show information useful for debugging.
      help                        Show help for commands.
    
    General Options:
      -h, --help                  Show help.
      --debug                     Let unhandled exceptions propagate outside the main subroutine, instead of logging
                                  them to stderr.
      --isolated                  Run pip in an isolated mode, ignoring environment variables and user configuration.
      --require-virtualenv        Allow pip to only run in a virtual environment; exit with an error otherwise.
      -v, --verbose               Give more output. Option is additive, and can be used up to 3 times.
      -V, --version               Show version and exit.
      -q, --quiet                 Give less output. Option is additive, and can be used up to 3 times (corresponding to
                                  WARNING, ERROR, and CRITICAL logging levels).
      --log <path>                Path to a verbose appending log.
      --no-input                  Disable prompting for input.
      --proxy <proxy>             Specify a proxy in the form scheme://[user:passwd@]proxy.server:port.
      --retries <retries>         Maximum number of retries each connection should attempt (default 5 times).
      --timeout <sec>             Set the socket timeout (default 15 seconds).
      --exists-action <action>    Default action when a path already exists: (s)witch, (i)gnore, (w)ipe, (b)ackup,
                                  (a)bort.
      --trusted-host <hostname>   Mark this host or host:port pair as trusted, even though it does not have valid or     
                                  any HTTPS.
      --cert <path>               Path to PEM-encoded CA certificate bundle. If provided, overrides the default. See     
                                  'SSL Certificate Verification' in pip documentation for more information.
      --client-cert <path>        Path to SSL client certificate, a single file containing the private key and the       
                                  certificate in PEM format.
      --cache-dir <dir>           Store the cache data in <dir>.
      --no-cache-dir              Disable the cache.
      --disable-pip-version-check
                                  Don't periodically check PyPI to determine whether a new version of pip is available   
                                  for download. Implied with --no-index.
      --no-color                  Suppress colored output.
      --no-python-version-warning
                                  Silence deprecation warnings for upcoming unsupported Pythons.
      --use-feature <feature>     Enable new functionality, that may be backward incompatible.
      --use-deprecated <feature>  Enable deprecated functionality, that will be removed in the future.
    
    (PyTorch) D:\CodeProject>pip show -f requests 
    Name: requests
    Version: 2.31.0
    Summary: Python HTTP for Humans.
    Home-page: https://requests.readthedocs.io
    Author: Kenneth Reitz
    Author-email: me@kennethreitz.org
    License: Apache 2.0
    Location: d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages
    Requires: certifi, charset-normalizer, idna, urllib3
    Required-by: basicsr, datasets, diffusers, docker, duckduckgo-search, folium, gdown, google-api-core, gTTS, huggingface-hub, msn, openai, pinecone-client, pooch, requests-oauthlib, responses, spacy, tb-nightly, tensorboard, tiktoken, torchvision, transformers, ultralytics, uszipcode, webdriver-manager
    Files:
      requests-2.31.0.dist-info\INSTALLER
      requests-2.31.0.dist-info\LICENSE
      requests-2.31.0.dist-info\METADATA
      requests-2.31.0.dist-info\RECORD
      requests-2.31.0.dist-info\REQUESTED
      requests-2.31.0.dist-info\WHEEL
      requests-2.31.0.dist-info\top_level.txt
      requests\__init__.py
      requests\__pycache__\__init__.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\__version__.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\_internal_utils.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\adapters.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\api.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\auth.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\certs.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\compat.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\cookies.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\exceptions.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\help.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\hooks.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\models.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\packages.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\sessions.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\status_codes.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\structures.cpython-310.pyc
      requests\__pycache__\utils.cpython-310.pyc
      requests\__version__.py
      requests\_internal_utils.py
      requests\adapters.py
      requests\api.py
      requests\auth.py
      requests\certs.py
      requests\compat.py
      requests\cookies.py
      requests\exceptions.py
      requests\help.py
      requests\hooks.py
      requests\models.py
      requests\packages.py
      requests\sessions.py
      requests\status_codes.py
      requests\structures.py
      requests\utils.py

### 1.7 查看需要被升级的包 ###

我们需要查看一下现有的这些包中，哪些是需要是被升级的，可以用下面这行命令行来查看：

pip list -o

Package                  Version     Latest      Type
    ------------------------ ----------- ----------- -----
    absl-py                  1.3.0       1.4.0       wheel
    accelerate               0.18.0      0.20.3      wheel
    antlr4-python3-runtime   4.9.3       4.13.0      wheel
    anyio                    3.6.2       3.7.0       wheel
    asttokens                2.1.0       2.2.1       wheel
    attrs                    22.1.0      23.1.0      wheel
    auto_gpt_plugin_template 0.0.2       0.0.3       wheel
    black                    21.4b2      23.3.0      wheel
    bleach                   5.0.1       6.0.0       wheel
    blis                     0.7.9       0.9.1       wheel
    Bottleneck               1.3.5       1.3.7       wheel
    cachetools               5.2.0       5.3.1       wheel
    category-encoders        2.5.1.post0 2.6.1       wheel
    certifi                  2022.12.7   2023.5.7    wheel
    cloudpickle              2.2.0       2.2.1       wheel
    contourpy                1.0.6       1.1.0       wheel
    cryptography             38.0.1      41.0.1      wheel
    Cython                   0.29.34     0.29.35     wheel
    d2l                      0.15.1      0.17.6      wheel
    datasets                 2.12.0      2.13.0      wheel
    debugpy                  1.6.3       1.6.7       wheel
    diffusers                0.16.1      0.17.1      wheel
    duckduckgo-search        3.0.2       3.8.3       wheel
    fastjsonschema           2.16.2      2.17.1      wheel
    Fiona                    1.9.3       1.9.4.post1 wheel
    flatbuffers              23.3.3      23.5.26     wheel
    flit_core                3.8.0       3.9.0       wheel
    fonttools                4.38.0      4.40.0      wheel
    fsspec                   2023.4.0    2023.6.0    wheel
    ftfy                     6.0.3       6.1.1       wheel
    gast                     0.4.0       0.5.4       wheel
    geopandas                0.13.0      0.13.2      wheel
    gfpgan                   1.3.5       1.3.8       wheel
    google-auth              2.17.3      2.20.0      wheel
    grpcio                   1.50.0      1.54.2      wheel
    gTTS                     2.3.1       2.3.2       wheel
    h5py                     3.7.0       3.9.0       wheel
    hijri-converter          2.3.0.post1 2.3.1       wheel
    holidays                 0.23        0.27        wheel
    huggingface-hub          0.13.3      0.15.1      wheel
    imageio                  2.23.0      2.31.1      wheel
    imbalanced-learn         0.10.0      0.10.1      wheel
    importlib-metadata       5.0.0       6.7.0       wheel
    iopath                   0.1.9       0.1.10      sdist
    ipykernel                6.17.1      6.23.2      wheel
    ipython                  8.6.0       8.14.0      wheel
    ipywidgets               8.0.2       8.0.6       wheel
    jax                      0.4.8       0.4.12      sdist
    jedi                     0.18.1      0.18.2      wheel
    jsonschema               4.17.0      4.17.3      wheel
    jupyter_client           7.4.4       8.2.0       wheel
    jupyter-console          6.4.4       6.6.3       wheel
    jupyter_core             5.0.0       5.3.1       wheel
    jupyter-server           1.23.1      2.6.0       wheel
    jupyterlab-widgets       3.0.3       3.0.7       wheel
    Levenshtein              0.21.0      0.21.1      wheel
    lightgbm                 3.3.3       3.3.5       wheel
    llvmlite                 0.39.1      0.40.0      wheel
    Markdown                 3.3.7       3.4.3       wheel
    MarkupSafe               2.1.1       2.1.3       wheel
    matplotlib               3.6.2       3.7.1       wheel
    missingno                0.5.1       0.5.2       wheel
    mistune                  2.0.4       3.0.1       wheel
    ml-dtypes                0.1.0       0.2.0       wheel
    mlxtend                  0.21.0      0.22.0      wheel
    munch                    2.5.0       3.0.0       wheel
    nbclassic                0.4.8       1.0.0       wheel
    nbclient                 0.7.0       0.8.0       wheel
    nbconvert                7.2.4       7.6.0       wheel
    nbformat                 5.7.0       5.9.0       wheel
    networkx                 2.8.8       3.1         wheel
    notebook                 6.5.2       6.5.4       wheel
    notebook_shim            0.2.2       0.2.3       wheel
    numba                    0.56.4      0.57.0      wheel
    numexpr                  2.8.3       2.8.4       wheel
    numpy                    1.23.3      1.25.0      wheel
    onnx                     1.13.1      1.14.0      wheel
    onnxruntime              1.14.1      1.15.1      wheel
    open-clip-torch          2.7.0       2.20.0      wheel
    openai                   0.27.2      0.27.8      wheel
    openapi-python-client    0.13.4      0.14.1      wheel
    opencv-python            4.7.0.68    4.7.0.72    wheel
    openpyxl                 3.0.10      3.1.2       wheel
    orjson                   3.8.10      3.9.1       wheel
    packaging                21.3        23.1        wheel
    pandas                   1.4.4       2.0.2       wheel
    Pillow                   9.2.0       9.5.0       wheel
    pinecone-client          2.2.1       2.2.2       wheel
    pip                      22.2.2      23.1.2      wheel
    playsound                1.2.2       1.3.0       sdist
    plotly                   5.14.0      5.15.0      wheel
    pooch                    1.6.0       1.7.0       wheel
    prettytable              3.7.0       3.8.0       wheel
    prometheus-client        0.15.0      0.17.0      wheel
    psutil                   5.9.4       5.9.5       wheel
    pyaml                    21.10.1     23.5.9      wheel
    pyarrow                  11.0.0      12.0.1      wheel
    pyasn1                   0.4.8       0.5.0       wheel
    pyasn1-modules           0.2.8       0.3.0       wheel
    pygame                   2.1.2       2.4.0       wheel
    Pygments                 2.13.0      2.15.1      wheel
    PyMuPDF                  1.22.2      1.22.3      wheel
    pyOpenSSL                22.0.0      23.2.0      wheel
    pyparsing                3.0.9       3.1.0       wheel
    pypinyin                 0.47.1      0.49.0      wheel
    pyproj                   3.5.0       3.6.0       wheel
    pyrsistent               0.19.2      0.19.3      wheel
    pytest                   7.3.1       7.3.2       wheel
    python-Levenshtein       0.21.0      0.21.1      wheel
    pytools                  2022.1.14   2023.1      wheel
    pytorch-lightning        2.0.2       2.0.3       wheel
    pytz                     2022.1      2023.3      wheel
    pywin32                  305         306         wheel
    pywinpty                 2.0.9       2.0.10      wheel
    pyzmq                    24.0.1      25.1.0      wheel
    qtconsole                5.4.0       5.4.3       wheel
    QtPy                     2.3.0       2.3.1       wheel
    rapidfuzz                3.0.0       3.1.1       wheel
    regex                    2023.3.23   2023.6.3    wheel
    responses                0.18.0      0.23.1      wheel
    scikit-image             0.19.3      0.21.0      wheel
    scikit-learn             1.2.0       1.2.2       wheel
    selenium                 4.1.4       4.10.0      wheel
    Send2Trash               1.8.0       1.8.2       wheel
    sentry-sdk               1.15.0      1.25.1      wheel
    setuptools               65.5.0      68.0.0      wheel
    soupsieve                2.3.2.post1 2.4.1       wheel
    SQLAlchemy               1.4.47      2.0.16      wheel
    stack-data               0.6.0       0.6.2       wheel
    statsmodels              0.13.5      0.14.0      wheel
    supervision              0.6.0       0.10.0      wheel
    sympy                    1.11.1      1.12        wheel
    tensorboard              2.12.2      2.13.0      wheel
    tensorboard-data-server  0.7.0       0.7.1       wheel
    tensorboardX             2.4.1       2.6.1       wheel
    termcolor                2.2.0       2.3.0       wheel
    terminado                0.17.0      0.17.1      wheel
    tifffile                 2022.10.10  2023.4.12   wheel
    tiktoken                 0.3.3       0.4.0       wheel
    timm                     0.6.13      0.9.2       wheel
    torch                    1.12.1      2.0.1       wheel
    torchaudio               0.12.1      2.0.2       wheel
    torchvision              0.13.1      0.15.2      wheel
    tornado                  6.2         6.3.2       wheel
    traitlets                5.5.0       5.9.0       wheel
    transformers             4.28.1      4.30.2      wheel
    trio-websocket           0.10.2      0.10.3      wheel
    typeguard                2.13.3      4.0.0       wheel
    typer                    0.7.0       0.9.0       wheel
    typing_extensions        4.4.0       4.6.3       wheel
    ultralytics              8.0.35      8.0.120     wheel
    urllib3                  1.26.12     2.0.3       wheel
    vcrpy                    4.2.1       4.3.1       wheel
    wcwidth                  0.2.5       0.2.6       wheel
    websocket-client         1.4.2       1.6.0       wheel
    Werkzeug                 2.2.2       2.3.6       wheel
    wheel                    0.38.4      0.40.0      wheel
    widgetsnbextension       4.0.3       4.0.7       wheel
    wordcloud                1.8.2.2     1.9.2       wheel
    wrapt                    1.14.1      1.15.0      wheel
    xgboost                  1.7.2       1.7.6       wheel
    yapf                     0.33.0      0.40.1      wheel
    zipp                     3.10.0      3.15.0      wheel

### 1.8 查看兼容问题 ###

在下载安装一些标准库的时候，需要考虑到兼容问题，一些标准库的安装可能需要依赖其他的标准库，会存在版本相冲突等问题，我们先用下面这条命令行来检查一下是否会有冲突的问题存在：

pip check package_name

当然要是我们不指定是哪个标准库的话，会检查现在已经安装的所有包中的是否存在版本冲突等问题：

pip check

输出结果：

yfinance 0.1.70 has requirement requests>=2.26, but you have requests 2.24.0.  
    selenium 4.1.0 has requirement urllib3[secure]~=1.26, but you have urllib3 1.25.11.

### 1.9 指定国内源来安装 ###

我们要是感觉到安装的速度有点慢，可以指定国内的源来安装某个包，例如：

pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ package_name

国内源有：

清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  
    阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  
    中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/  
    华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/  
    山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/   
    豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

### 1.10 下载包但是不安装 ###

要是我们想要下载某个包到指定的路径下，命令行如下：

pip download package_name -d "某个路径"

例如：

pip download requests -d "."

就是在当前的目录下下载requests模块以及其他所要依赖的模块。

### 1.11 批量安装软件包 ###

我们一般在看到别人的项目时，都会包含一个requirements.txt文件，里面包含了一些Python项目当中需要用到的第三方库：  
![在这里插入图片描述][14071ac27cc04d219b96a6a8292747ee.png]

要生成这种txt文件，需要这么来做：

pip freeze > requirements.txt

而如果我们需要来批量安装第三方库，在命令行中输入以下这个命令：

pip install -r requirements.txt

## 二、conda的理解 ##

### 2.1 下载源channel详解 ###

下载源，即我们下载东西的网址；由于Anaconda的服务器在国外，默认源为Anaconda.org，国内下载相应资源缓慢，所以需要设置国内Anaconda镜像源。

#### 2.1.1 国内部分好用conda下载源 ####

##### 2.1.1.1 清华大学源 #####

网址：

https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

#清华大学源
    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

##### 2.1.1.2 中国科学技术大学源 #####

网址：

https://mirrors.ustc.edu.cn/

#中国科学技术大学源
    https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

#### 2.1.2 国内部分好用pip下载源 ####

#清华大学源
    https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    
    #阿里巴巴源
    https://pypi.doubanio.com/simple
    
    #中国科学计数大学源
    https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    
    #豆瓣源
    https://pypi.doubanio.com/simple

#### 2.1.3 pip源使用 ####

pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple#使用清华源下载pandas包

## 三、配置conda下载源 ##

以配置清华大学源为例：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --set show_channel_urls yes

`conda config --set show_channel_urls yes`的作用是显示包的安装来源，如下：

![在这里插入图片描述][2116dd2e4b2f4b81981367caa0cf38f9.png]

linux下打开/home/xx/.condarc文件，添加下面内容保存即可：

channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
      - defaults
    show_channel_urls: true

windows下默认无.condarc文件，需要 conda config --set show\_channel\_urls yes先生成，然后添加上面的内容。

## 四、查看已配置下载源 ##

conda config --show channels

![在这里插入图片描述][3d83caad86f24fcdb35642be909eabb4.png]

## 五、查看已配置下载源优先级 ##

conda config --get channels

默认源优先级已降至最低，新加入的清华源优先级最高。

## 六、删除下载源 ##

### 6.1 方法一 ###

直接删除.condarc文件。

### 6.2 方法二 ###

conda config --remove channels channels\_Name

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

## 七、conda系统相关命令 ##

### 7.1 查询某个conda命令帮助文档【最有用命令】 ###

conda config -h

![在这里插入图片描述][55f8eb2ab5a9411086cc5d7e4d1a0913.png]

### 7.2 查看conda系统版本等信息 ###

conda info

![在这里插入图片描述][77f974e0596f4a6aa59a5169113cf790.png]

### 7.3 查看conda所有配置信息 ###

conda config --show

![在这里插入图片描述][095b8c07c97c412ba9fbed4e5ab76eb8.png]

### 7.4 conda版本更新 ###

将conda更新为最新版：

conda update -n base conda

### 7.5 Anaconda中所有包更新 ###

conda update anaconda

### 7.6 conda更新python ###

更新python到当前系列的最新版，当前为python2，则只能更新到python2中最高版本，而不能更新到python3。

conda update python

## 八、包package管理 ##

### 8.1 查看【当前环境】已安装的所有包 ###

conda list

![在这里插入图片描述][791f3dcc8dd14271b029707c703ba9ef.png]  
输出四列，Name（包名称）、Version（包版本号）、Build（包创建者）、Channel（包下载来源）。

### 8.2 查看【当前环境】已安装【指定包】信息 ###

conda list PACKAGE_NAME

### 8.3 查看【指定环境】已安装的包信息 ###

conda list -n ENV_NAME

conda list -n python2.7#查看环境python2.7下安装的所有包

### 8.4 查看包可用版本 ###

conda search PACKAGE\_NAME

conda search pandas#以pandas为例

### 8.5 查看某个范围内版本包 ###

conda search “PKGNAME \[version=‘>=1.0.0,<1.1’\]”

conda search "pandas [version='>=1.0.0,<1.1']"#搜索版本处于1.0.0及1.1之间的pandas

### 8.6 最新版包安装 ###

conda install PACKAGE\_NAME默认安装在当前激活的环境，安装最新版。

conda install pandas#默认安装最新版本

### 8.7 指定版本包安装 ###

conda install PACKAGE\_NAME=VETSION\_CODE

conda install pandas=1.1.1#安装1.1.1版的pandas

### 8.8 指定list中版本包安装 ###

conda install “PACKAGE\_NAME\[version=‘1.0.4 |1.1.1’\]”

conda install "pandas[version='1.0.4 |1.1.1']"#安装pandas 1.0.4版或者1.1.1版

### 8.9 指定范围内中版本包安装 ###

conda install “PACKAGE\_NAME>1.0.4,<1.1.1”

conda install "pandas>1.0.4,<1.1.1"#安装版本处于1.0.4到1.1.1之间的pandas

### 8.10 包安装跳过【y/n】 ###

conda config --set always\_yes yes

默认情况下为conda config --set always\_yes false，也就是安装过程中会请求是否继续安装，设置为yes则不再弹出请求。

conda install -n ENV\_NAME PACKAGE\_NAME

可以这样做，但是完全没必要，建议先激活需要安装的环境，然后再安装。

conda install -n python2.7 pandas#将pandas安装在环境python2.7中

### 8.11 当前环境包更新 ###

conda update PACKAGE\_NAME

conda update pandas

### 8.12 指定环境包更新 ###

conda update -n ENV_NAME PACKAGE_NAME

### 8.13 包卸载 ###

conda remove/uninstall PACKAGE\_NAMEremove和uninstall都可以。

conda remove pandas

## 九、环境environment管理 ##

### 9.1 查看已经存在的环境 ###

以下三种方法均可以：

conda info -e
    conda info --envs
    conda env list

### 9.2 创建环境 ###

conda create --name ENVNAME python=3.6

conda create -y -n python2.7 python=2.7.7

\-y\#-y, --yes Do not ask for confirmation.即安装过程无需输入y确认

\-n python2.7\#设置环境名称为python2.7

python=2.7.7\#环境的版本为python=2.7.7，可通过conda search python检索可安装的版本号

`conda info -e` 查看当前所有的conda创建环境。

### 9.3 环境激活 ###

conda activate python2.7

conda 4.6后的版本，激活environment使用 conda activate
    
    
    conda 4.6前的版本，激活environment使用：
    Windows: activate
    Linux and macOS: source activate

### 9.4 环境退出 ###

conda deactivate

### 9.5 环境克隆 ###

将一个环境拷贝一份，二者配置一样，但是可以独立操作：

conda create --clone python2.7 --name new_python2.7#将环境python2.7克隆一个new_python2.7

### 9.6 环境删除 ###

conda remove --name new_python2.7 --all#将环境new_python2.7删除

## 十、Conda、pip及virtualenv三者比较 ##

*  conda可同时管理python的包及环境；
 *  pip只能管理包；
 *  virtualenv只能管理环境：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1019273143120480

![在这里插入图片描述][97cb9c5a092d4edda0fd899177c847b8.png]  
![在这里插入图片描述][63ec3c5524354b588591ef370c948731.png]

## 十一、参考资料 ##

https://github.com/conda/conda

https://conda.io/projects/conda/en/latest/index.html#

[14071ac27cc04d219b96a6a8292747ee.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/14071ac27cc04d219b96a6a8292747ee.png
[2116dd2e4b2f4b81981367caa0cf38f9.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2116dd2e4b2f4b81981367caa0cf38f9.png
[3d83caad86f24fcdb35642be909eabb4.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/3d83caad86f24fcdb35642be909eabb4.png
[55f8eb2ab5a9411086cc5d7e4d1a0913.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/55f8eb2ab5a9411086cc5d7e4d1a0913.png
[77f974e0596f4a6aa59a5169113cf790.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/77f974e0596f4a6aa59a5169113cf790.png
[095b8c07c97c412ba9fbed4e5ab76eb8.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/095b8c07c97c412ba9fbed4e5ab76eb8.png
[791f3dcc8dd14271b029707c703ba9ef.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/791f3dcc8dd14271b029707c703ba9ef.png
[97cb9c5a092d4edda0fd899177c847b8.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/97cb9c5a092d4edda0fd899177c847b8.png
[63ec3c5524354b588591ef370c948731.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/63ec3c5524354b588591ef370c948731.png