1 创建虚拟环境
conda create -n env_name
conda create -n env_name python=3.5 # 创建指定python版本
conda create -n env_name package_name # 创建环境并安装名为package_name 的包
conda create -n env_name python=3.5 numpy scipy # 创建指定python版本下包含某些包
2 激活虚拟环境
activate env_name

conda 安装tensorflow的CPU版本

eg：conda create -n tensorflow_env tensorflow
conda activate tensorflow_env

conda安装tensorflow的GPU版本

eg：conda create -n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu
conda activate tensorflow_gpuenv

3 退出当前环境
conda deactivate
4 复制某个虚拟环境
conda create -n new_env_name –clone old_env_name
5 删除某个环境
conda remove -n env_name –all
conda env remove -n env_name #上面失败时用
conda remove package #删除当前环境中的包
conda remove -n env_name package #删除指定环境中的包
6 查看当前所有环境
conda info –envs
conda env list
7 查看当前虚拟环境下的所有安装包
conda list #需进入该虚拟环境
conda list -n env_name
8 安装或卸载包(进入虚拟环境之后）
conda install xxx
conda install xxx=版本号 # 指定版本号
conda install xxx -i 源名称或链接 # 指定下载源
conda install –name env_name package_name #在指定环境中安装包
conda uninstall xxx
9 分享虚拟环境（不同平台和操作系统之间）三步搞定
可以使用 -export 选项生成一个 environment.yml 文件，以在 不同的平台和操作系统之间 复现项目环境。 environment.yml 文件不针对特定操作系统，并且使用YAML格式。 environment.yml 仅列出了软件包名称，由 conda 基于软件包的名称构建环境，还包括使用pip安装的软件包。

第一步：将当前的虚拟环境信息写入environment.yml文件。
第二步：将environment.yml文件复制到想要安装的服务器。
第三步：需要安装的服务器或机子上运行命令conda env create -f environment.yml。
conda env export > environment.yml # 导出当前虚拟环境，生成environment.yml文件
conda env create –name data38_2 -f environment2.yml # 创建保存的虚拟环境，在environment.yml文件路径下使用
conda env update -f environment2.yml #已经创建了环境，想要按照environment.yml的内容进行安装
10 批量导出虚拟环境中的所有组件（相同平台和操作系统）Conda-Pack
Conda-pack 是一个命令行工具，用于打包 conda 环境，其中包括该环境中安装的软件包的所有二进制文件。 当您想在有限或没有网络访问的系统中重现环境时，此功能很有用。上面的方法均从其各自的存储库下载软件包以创建环境。而此方法不需要。注意，conda-pack 指定平台和操作系统，目标计算机必须具有与源计算机相同的平台和操作系统。

要安装 conda-pack，请确保您位于 root 或 base 环境中，以便 conda-pack 在子环境中可用。Conda-pack 可通过 conda-forge 或者 PyPI 安装。

conda install -c conda-forge conda-pack # conda-forge 安装
pip install conda-pack # PyPI 安装

11 源服务器管理
conda当前的源设置在$HOME/.condarc中，可通过文本查看器查看或者使用命令>conda config –show-sources查看。

conda config –show-sources #查看当前使用源
conda config –remove channels 源名称或链接 #删除指定源
conda config –add channels 源名称或链接 #添加指定源

例如：

清华源 添加镜像

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 –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

阿里源

conda config –add channels https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

12 升级
升级Anaconda需先升级conda

conda update conda
conda update anaconda
conda update –all #更新所有包
conda update package_name #更新指定的包
13 卸载
rm -rf anaconda
14 查看conda版本
conda –version
15 conda瘦身
conda clean -p #删除没有用的包 (检查哪些包没有在包缓存中被硬依赖到其他地方，并删除它们)
conda clean -t #删除tar包 (删除conda保存下来的tar包)
conda clean -y –all #删除所有的安装包及cache
引
————————————————

1
 

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/cloud/conda-forge/
conda config –add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config –add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config –set show_channel_urls yes

添加清华大学源(推荐)

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/bioconda/
conda config –set show_channel_urls yes

添加阿里云源

conda config –add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free
conda config –add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
conda config –add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/conda-forge
conda config –add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/bioconda
conda config –set show_channel_urls yes

添加北京外国语大学源

conda config –add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config –add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config –add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config –add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config –set show_channel_urls yes

设置搜索时显示通道地址

conda config –set show_channel_urls yes

检查是否正常添加，channel的顺序很重要，添加完上述源后的.condarc 文件内容示例：

cat ~/.condarc

channels:

• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
• https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
• https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
• https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
• bioconda
• conda-forge
• r
• defaults
  show_channel_urls: true

清除搜索软件源时的本地索引，这样会基于新配置后的软件源生产一份全新的索引

conda clean -i

conda update –all

pip install -f -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r D:\python\excel\requirements2.txt

遇到问题
You must install graphviz to plot tree

解决办法
1. https://pypi.python.org/pypi/graphviz/0.3.3
2. pip install graphviz

conda install -c conda-forge r-rpy2