基础命令使用教程
适应性描述
Anaconda与Miniconda所使用的命令完全一致，所以本文章的命令属于二者能用。
为保证本篇教程的可读性，以下的所有内容中，Conda一次即代表Anaconda或Miniconda，本文不再对每种版本进行单独的描述。
前提条件
- 请在开始观看该教程之前，确保自己的电脑已经正常安装Anaconda或Miniconda，然后再继续观看。
- 如果您还未安装过Conda，可以参考本站的Anaconda或Miniconda安装教程文章教程。
教程网址：http://dataddd.com/anaconda%ef%bd%9cminiconda%ef%bd%9cwindows%e5%ae%89%e8%a3%85%e6%95%99%e7%a8%8b/
如果确定已经成功安装？
Conda安装好之后，默认应该是可以在CMD窗口内被正常调用的。
安装成功
在CMD窗口内输入conda【注意：这里的conda全部为小写字母】后，按下回车键，可以得到如下命令反馈，这代表Conda安装成功。
usage: conda-script.py [-h] [-V] command ...
conda is a tool for managing and deploying applications, environments and packages.安装或配置失败
在CMD窗口内输入conda【注意：这里的conda全部为小写字母】后，按下回车键。如果得到如下命令反馈，这代表Conda安装失败。
'python' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。安装或配置失败的解决方法
创建环境
查看环境
首先，我们先通过CMD命令行，查看当前电脑内已经存在的Conda环境。
在CMD窗口内输入如下内容：
conda info -e执行该命令后，可以查看到当前系统中Conda已经创建的环境，CMD返回内容如下：
C:\Users\dataddd>conda info -e
# conda environments:
#
base * D:\dataddd\Miniconda3什么是Base？
Base是一个基础环境，也就是在您安装Conda之后，默认创建的环境，该环境是自动生成的，但我们一般不使用该Base，如果多个项目都使用同一Base来进行维护，那么安装Conda就变的没有任何意义了。
*【星号】？
我们可以看到，代码第4行，在Base的后面，路径的前面，有一个*【星号】。该符号表示目前已经激活的环境为Base，如果我们同时存在多个项目隔离环境，那么最多可以激活一个，也就是*号存在的那一个。
如果有多个环境，那么在执行conda info -e后，我们将看到类似于如下的内容：
C:\Users\dataddd>conda info -e
# conda environments:
#
base * D:\dataddd\Miniconda3
FaceSwap D:\dataddd\Miniconda3\FaceSwap
InvokeAI D:\dataddd\Miniconda3\InvokeAI路径
我们可以看到每个环境名称的后面，都存在一个路径，这个路径就是该环境所生成相关依赖的文件路径。
创建环境
假如我们想创建一个环境，我们使用下面的命令可以很方便的创建生成一个Python环境。
指定Python版本创建环境
conda create --name 环境名称 python=3.8仅创建环境不指定Python版本
conda create --name 环境名称实例
假如我们创建一个名称为dataddd的Conda环境，Python版本使用3.10，命令如下：
conda create --name dataddd python=3.10执行上述命令后，将会得到如下命令行反馈：
C:\Users\dataddd>conda create --name dataddd python=3.10
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
current version: 4.12.0
latest version: 22.11.1
Please update conda by running
$ conda update -n base -c defaults conda
## Package Plan ##
environment location: C:\Users\dataddd \.conda\envs\dataddd
added / updated specs:
- python=3.10
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
pip-22.3.1 | py310haa95532_0 2.8 MB
------------------------------------------------------------
Total: 2.8 MB
The following NEW packages will be INSTALLED:
bzip2 pkgs/main/win-64::bzip2-1.0.8-he774522_0
ca-certificates pkgs/main/win-64::ca-certificates-2022.10.11-haa95532_0
certifi pkgs/main/win-64::certifi-2022.9.24-py310haa95532_0
libffi pkgs/main/win-64::libffi-3.4.2-hd77b12b_6
openssl pkgs/main/win-64::openssl-1.1.1s-h2bbff1b_0
pip pkgs/main/win-64::pip-22.3.1-py310haa95532_0
python pkgs/main/win-64::python-3.10.8-h966fe2a_1
setuptools pkgs/main/win-64::setuptools-65.5.0-py310haa95532_0
sqlite pkgs/main/win-64::sqlite-3.40.0-h2bbff1b_0
tk pkgs/main/win-64::tk-8.6.12-h2bbff1b_0
tzdata pkgs/main/noarch::tzdata-2022g-h04d1e81_0
vc pkgs/main/win-64::vc-14.2-h21ff451_1
vs2015_runtime pkgs/main/win-64::vs2015_runtime-14.27.29016-h5e58377_2
wheel pkgs/main/noarch::wheel-0.37.1-pyhd3eb1b0_0
wincertstore pkgs/main/win-64::wincertstore-0.2-py310haa95532_2
xz pkgs/main/win-64::xz-5.2.8-h8cc25b3_0
zlib pkgs/main/win-64::zlib-1.2.13-h8cc25b3_0
Proceed ([y]/n)?此时我们直接按键盘上的回车键，系统将会自动下载并安装相关的依赖环境，并得到如下反馈：
done
#
# To activate this environment, use
#
# $ conda activate dataddd
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate
C:\Users\dataddd>看到上面的反馈，就代表我们已经创建成功啦。创建完成后，我们使用conda info -e命令来验证一下，是否创建成功。
done
#
# To activate this environment, use
#
# $ conda activate dataddd
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate
C:\Users\dataddd>得到如上内容，即代表我们已经成功创建了一个名称为dataddd的环境。
激活环境
我们已经成功创建了一个名为dataddd的环境，此时可以通过如下命令来激活该环境：
conda activate dataddd执行完上述命令后，我们将会得到如下反馈：
C:\Users\dataddd>conda activate dataddd
(dataddd) C:\Users\dataddd>此时我们可以看到在输入命令的前面，多出来一个(dataddd)，这就代表我们接下来所执行的命令，是针对dataddd这个环境的。
我们再次输入conda info -e命令，来再次查看已经存在的所有环境：
(dataddd) C:\Users\dataddd>conda info -e
# conda environments:
#
automatic C:\Users\dataddd\.conda\envs\automatic
dataddd * C:\Users\dataddd\.conda\envs\dataddd
base D:\dataddd\Miniconda3
(dataddd) C:\Users\dataddd>我们可以看到，这次*【号星】已经不是在Base后面了，而是在dataddd后面，更加证明我们已经成功激活了该环境。
查看当前环境依赖
我们可以通过执行如下命令，查看当前dataddd环境内的依赖库。
conda list反馈内容如下：
(dataddd) C:\Users\dataddd>conda list
# packages in environment at C:\Users\dataddd\.conda\envs\dataddd:
#
# Name Version Build Channel
bzip2 1.0.8 he774522_0
ca-certificates 2022.10.11 haa95532_0
certifi 2022.9.24 py310haa95532_0
libffi 3.4.2 hd77b12b_6
openssl 1.1.1s h2bbff1b_0
pip 22.3.1 py310haa95532_0
python 3.10.8 h966fe2a_1
setuptools 65.5.0 py310haa95532_0
sqlite 3.40.0 h2bbff1b_0
tk 8.6.12 h2bbff1b_0
tzdata 2022g h04d1e81_0
vc 14.2 h21ff451_1
vs2015_runtime 14.27.29016 h5e58377_2
wheel 0.37.1 pyhd3eb1b0_0
wincertstore 0.2 py310haa95532_2
xz 5.2.8 h8cc25b3_0
zlib 1.2.13 h8cc25b3_0
(dataddd) C:\Users\dataddd>上述反馈的依赖其实都是Python的基本库，已经是一个非常干净的环境。
安装依赖库
安装依赖
如果我们想在当前环境下，单独安装一个Requests库，该库一般用来作为网络请求使用，那么我们在已经激活的环境下输入如下命令：
conda install requests此时我们可以得到如下反馈：
(dataddd) C:\Users\LYFOS>conda install requests
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
current version: 4.12.0
latest version: 22.11.1
Please update conda by running
$ conda update -n base -c defaults conda
## Package Plan ##
environment location: C:\Users\LYFOS\.conda\envs\dataddd
added / updated specs:
- requests
The following NEW packages will be INSTALLED:
brotlipy pkgs/main/win-64::brotlipy-0.7.0-py310h2bbff1b_1002
cffi pkgs/main/win-64::cffi-1.15.1-py310h2bbff1b_3
charset-normalizer pkgs/main/noarch::charset-normalizer-2.0.4-pyhd3eb1b0_0
cryptography pkgs/main/win-64::cryptography-38.0.1-py310h21b164f_0
idna pkgs/main/win-64::idna-3.4-py310haa95532_0
pycparser pkgs/main/noarch::pycparser-2.21-pyhd3eb1b0_0
pyopenssl pkgs/main/noarch::pyopenssl-22.0.0-pyhd3eb1b0_0
pysocks pkgs/main/win-64::pysocks-1.7.1-py310haa95532_0
requests pkgs/main/win-64::requests-2.28.1-py310haa95532_0
urllib3 pkgs/main/win-64::urllib3-1.26.13-py310haa95532_0
win_inet_pton pkgs/main/win-64::win_inet_pton-1.1.0-py310haa95532_0
Proceed ([y]/n)?我们直接按下回车即可，即可自动安装完成。
验证安装
我们再次输入conda list来看一下，依赖是否安装成功。
(dataddd) C:\Users\LYFOS>conda list
# packages in environment at C:\Users\LYFOS\.conda\envs\dataddd:
#
# Name Version Build Channel
brotlipy 0.7.0 py310h2bbff1b_1002
bzip2 1.0.8 he774522_0
ca-certificates 2022.10.11 haa95532_0
certifi 2022.9.24 py310haa95532_0
cffi 1.15.1 py310h2bbff1b_3
charset-normalizer 2.0.4 pyhd3eb1b0_0
cryptography 38.0.1 py310h21b164f_0
idna 3.4 py310haa95532_0
libffi 3.4.2 hd77b12b_6
openssl 1.1.1s h2bbff1b_0
pip 22.3.1 py310haa95532_0
pycparser 2.21 pyhd3eb1b0_0
pyopenssl 22.0.0 pyhd3eb1b0_0
pysocks 1.7.1 py310haa95532_0
python 3.10.8 h966fe2a_1
requests 2.28.1 py310haa95532_0
setuptools 65.5.0 py310haa95532_0
sqlite 3.40.0 h2bbff1b_0
tk 8.6.12 h2bbff1b_0
tzdata 2022g h04d1e81_0
urllib3 1.26.13 py310haa95532_0
vc 14.2 h21ff451_1
vs2015_runtime 14.27.29016 h5e58377_2
wheel 0.37.1 pyhd3eb1b0_0
win_inet_pton 1.1.0 py310haa95532_0
wincertstore 0.2 py310haa95532_2
xz 5.2.8 h8cc25b3_0
zlib 1.2.13 h8cc25b3_0
(dataddd) C:\Users\LYFOS>在第20行，我们可以看到requests库已经被成功安装啦，想要安装其它库也是同理，其实这就相当于是Python的PIP命令一样，只不过是将pip换成了conda。
退出环境
当前我们还在dataddd环境内，我们可以通过如下命令退出当前环境：
conda deactivate执行上述命令后，我们可以看到(dataddd) C:\Users\dataddd>中的(dataddd)已经不存在了，这代表我们已经退出了当前环境。
再次输入conda info -e，查看当前环境，得到如下内容：
C:\Users\dataddd>conda info -e
# conda environments:
#
dataddd C:\Users\dataddd\.conda\envs\dataddd
base * D:\dataddd\Miniconda3
C:\Users\dataddd>可看到，此时的*【星号】，已经在Base后面，这代表我们已经成功退出了dataddd环境啦。
删除环境
如果你想删除一个自定义的环境，那么请确保您已经退出当前环境，然后再直接输入如下删除命令+名称即可。
退出当前环境
conda deactivate删除指定环境
conda remove -n dataddd --all此时会得到提示，是否确定删除该环境和其所有依赖？
C:\Users\dataddd>conda remove -n dataddd --all
Remove all packages in environment C:\Users\dataddd\.conda\envs\dataddd:
## Package Plan ##
environment location: C:\Users\dataddd\.conda\envs\dataddd
The following packages will be REMOVED:
brotlipy-0.7.0-py310h2bbff1b_1002
bzip2-1.0.8-he774522_0
ca-certificates-2022.10.11-haa95532_0
certifi-2022.9.24-py310haa95532_0
cffi-1.15.1-py310h2bbff1b_3
charset-normalizer-2.0.4-pyhd3eb1b0_0
cryptography-38.0.1-py310h21b164f_0
idna-3.4-py310haa95532_0
libffi-3.4.2-hd77b12b_6
openssl-1.1.1s-h2bbff1b_0
pip-22.3.1-py310haa95532_0
pycparser-2.21-pyhd3eb1b0_0
pyopenssl-22.0.0-pyhd3eb1b0_0
pysocks-1.7.1-py310haa95532_0
python-3.10.8-h966fe2a_1
requests-2.28.1-py310haa95532_0
setuptools-65.5.0-py310haa95532_0
sqlite-3.40.0-h2bbff1b_0
tk-8.6.12-h2bbff1b_0
tzdata-2022g-h04d1e81_0
urllib3-1.26.13-py310haa95532_0
vc-14.2-h21ff451_1
vs2015_runtime-14.27.29016-h5e58377_2
wheel-0.37.1-pyhd3eb1b0_0
win_inet_pton-1.1.0-py310haa95532_0
wincertstore-0.2-py310haa95532_2
xz-5.2.8-h8cc25b3_0
zlib-1.2.13-h8cc25b3_0
Proceed ([y]/n)?我们直接按回车即可删除，等待片刻之后，我们再次使用conda info -e命令来查看当前系统所存在的Conda环境。
C:\Users\dataddd>conda info -e
# conda environments:
#
base * D:\dataddd\Miniconda3
C:\Users\dataddd>我们可以看到，名称为dataddd的Conda环境已经被成功删除。
常用命令
conda --version #查看conda版本，验证是否安装
conda update conda #更新至最新版本，也会更新其它相关包
conda update --all #更新所有包
conda update package_name #更新指定的包
conda create -n env_name package_name #创建名为env_name的新环境，并在该环境下安装名为package_name 的包，可以指定新环境的版本号，例如：conda create -n python2 python=python2.7 numpy pandas，创建了python2环境，python版本为2.7，同时还安装了numpy pandas包
source activate env_name #切换至env_name环境
source deactivate #退出环境
conda info -e #显示所有已经创建的环境
conda create --name new_env_name --clone old_env_name #复制old_env_name为new_env_name
conda remove --name env_name –all #删除环境
conda list #查看所有已经安装的包
conda install package_name #在当前环境中安装包
conda install --name env_name package_name #在指定环境中安装包
conda remove -- name env_name package #删除指定环境中的包
conda remove package #删除当前环境中的包
conda env remove -n env_name #采用第10条的方法删除环境失败时，可采用这种方法总结
以上为Anaconda和Miniconda的基础命令使用教程，其实只要理解了，还是很简单的，一共也没有几个命令。
但是有些人看完上面的内容之后，肯定还是不太能够理解应该如何运用，本站还提供了利用Conda来搭建一个Github开源项目的实例教程，可以更容易理解以上刚学习的内容。
