Anaconda和pip常用命令汇总：简单，通俗易懂

前言

在学习 anaconda 的常用命令之前要先安装好 Anaconda for Windows，Anaconda for Ubuntu，这里我总结了 Windows 环境下和 Ubuntu 环境下的常用命令，包含了 Anaconda 本身的命令、管理环境的命令（新建环境、激活环境、退出环境、切换环境、列出环境、复制环境、通过 yml 文件复制环境、删除环境）、管理包（搜索包、包列表、安装包、更新包、卸载包）

Anaconda

升级 conda

conda update conda
conda update anaconda
conda update anaconda-navigator

卸载 conda

Windows

C:\\Users\\用户名\\anaconda3\\Uninstall-Anaconda3.exe

Ubuntu

rm -rf anaconda3

清理 conda

通过 conda clean -p 来删除一些没用的包，这个命令会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

通过 conda clean -t 可以将 conda 保存下来的 tar 包。

# 删除没有用的包
conda clean -p
# tar打包
conda clean -t
# 删除所有的安装包及cache
conda clean -y -all

conda 管理环境

conda 新建环境

conda create --name [env_name] [package_name1] [package_name2]
conda create -n [env_name] [package_name1] [package_name2]

• [env_name] 即创建的环境名。建议以英文命名不加空格。

• [package_name] 即安装在环境中的包名。

比如：我要准备 Python 版本为 3.6，要自带 NumPy 包

conda create -n OpenCV3.6 python=3.6 NumPy

conda 切换环境（激活环境、退出环境）

我们在新建好一个环境后要激活才可以使用，或者我们要从 a 环境切换到 b 环境

激活环境

# Windows激活环境
activate OpenCV3.6

# Ubuntu激活环境
source activate
conda activate OpenCV3.6

切换环境

# Windows切换环境

切换环境只需要退出当前环境，在激活下个环境即可

Windows 只需要一次命令即可退出环境，直接切换就好了

Ubuntu 需要输入一次命令后可以切换环境，两次命令才会退出 conda 环境

conda 列出环境

conda env list
conda info -e

conda env list 和 conda info -e 命令都是列出当前的虚拟环境（全平台通用）

conda 复制环境（通过 yml 文件复制环境）

复制环境(本机上使用)

conda create --name [new_env_name] --clone [old_env_name]
conda create --n [new_env_name] --clone [old_env_name]

开始复制

复制成功了

yaml 文件实现克隆环境（跨设备使用）

首先激活环境

再导出环境

最后用 yaml 文件创建新环境

activate OpenCV3.6
conda env export > [env_name].yaml
conda env export > OepnCV.yaml

开始导出了

会导出到你选择的位置

yaml 文件创建新环境

conda env create -f [env_name].yaml
conda env create -f OpenCV.yaml

如果想在同一台机器上复制，需要把 yaml 文件中的环境名修改为一个新的名字，否则会冲突

conda 删除环境

conda remove -n [env_name] --all
conda remove -n OpenCV --all

开始删除

删除成功

conda 管理包

conda 搜索包

conda search [package_name]
conda search numpy

conda 包列表

查看当前环境包列表

conda list

查看指定环境包列表

conda list -n [env_name]
conda list -n OpenCV3.6

conda 安装包

conda install [package_name]
conda install numpy

conda 更新包

conda update [package_name]
conda update numpy

conda 卸载包

conda remove [package_name]
conda remove numpy

pip 命令

pip 包列表

pip list

pip 搜索包

pip search [package_name]

pip 安装包

pip install [package_name]
pip install pygame

pip 包信息

pip show [package_name]
pip show pygame

pip 更新包

查看可以更新的包

pip list -o

更新包

pip install -U [package_name]

pip 卸载包

pip uninstall [package_name]

pip 导出包

pip freeze > requirements.txt

pip 版本

pip -V

pip 帮助文件

pip -h

参考资料

• https://www.jianshu.com/p/6d7de7a00b8d
• https://blog.csdn.net/fyuanfena/article/details/52080270
• https://blog.csdn.net/chenxy_bwave/article/details/119996001
• https://cloud.tencent.com/developer/article/2210850?areaSource=&traceId=
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/600930786
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/68578051
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/364879836
• https://blog.csdn.net/weixin_47822556/article/details/110421620
• https://www.cnblogs.com/BlueSkyyj/p/8268621.html
• https://blog.csdn.net/helunqu2017/article/details/123601912
• https://blog.csdn.net/qq_32317661/article/details/123735705
• https://blog.51cto.com/pigeon/5765058
• https://pip.pypa.io/en/stable/getting-started/
• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/