WSL 中安装 Anaconda 的详细步调和常用 Conda 指令详解（同样实用于所有版本的 Ubuntu）
一、Anconda与原生python对比（AI）：特性Anaconda原生 Python环境管理强盛，支持多虚拟环境，主动处置惩罚依赖冲突必要手动管理环境，依赖题目较多包管理conda 包管理器，支持科学计算库，快速安装pip 安装，适合常见 Python 包实用场景数据科学、呆板学习、复杂的依赖管理轻量级开辟、一般项目开辟 在差别的项目中，可能会用到差别版本的依赖，而依赖冲突的环境时有发生，Anaconda 无疑是很不错的选择，因为它提供了更加简便的依赖管理和环境隔离，淘汰了设置和兼容性题目。而如果你只是进行常规的 Python 开辟，且依赖关系较少，使用 原生 Python 配合 pip 也是完全可以满足需求的。
二、安装 Anaconda
这里先容在 WSL 中如何安装和使用anaconda（如果网络较差，保举使用清华镜像官网，除复制下载链接外，其他步调完全雷同。）
[*] 创建一个文件夹，用来存放下载的文件或安装包（WSL 必要创建，Ubuntu 会自带）。
mkdir ~/Download
[*] 访问 Anaconda 官方网站，复制最新版的 anaconda3 下载链接。
[*] 点击 Skip registration 跳转到下载界面。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/94de8be8d56440bc96f21863bb2b5766.png
[*] 找到对应的下载选项，右键点击复制链接地址。（一般下载 X86 版本）
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a528e65a9bed4806bfa59767b24062b0.png
[*] 下载 anaconda 的安装文件。
cd ~/Download
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-xxxx.xx-x-Linux-x86_64.sh
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1be62a4f50684075b6288eb58f21839d.png
[*] 给 .sh 文件文件添加可实行的权限，并运行安装脚本。
chmod +x Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0f9588a6d03b41759fe75211dc65f1ae.png
点击 ENTER 后，出现的是 Anaconda 服务条款，点击 空格 翻页，最后会出现是否接受条款的选择，输入 yes ，ENTER。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/5055f30de7384d3c9f5c5424fcf658f2.png
接受条款后，提示 Anaconda 将要安装的位置，默认安装是在 /home/username/anaconda3 文件夹中，一般选择默认安装即可进行安装。
[*] 安装结束后，会提示是否要设置环境变量，此处需注意，默认选择 no，点击 ENTER 即不设置环境变量，请输入 yes 后，再点击 ENTER。最后输入激活环境即可，成功激活 Conda 环境后，会表现激活的环境名称 (base) 。
source ~/.bashrc
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/5954b669d6cd44c991d09979b8a0ba6d.png
[*] 如果未添加环境变量可以手动添加
vi ~/.bashrc
在文件最下方添加：
export PATH="~/anaconda3/bin":$PATH
source ~/anaconda3/bin/activate #修改终端的默认 python 为 anaconda
wq 保存并退出文件，实行 source ~/.bashrc
激活环境。
三、常用的 Conda 指令
[*]查看已有的虚拟环境conda env list
[*]创建新的虚拟环境（建议不要在 base 环境中安装任何依赖）# -n: 指定环境名称为 venv_name，名称可自行修改。
# python=3.11: 指定 python 的版本，可根据需求修改。
conda create -n venv_name python=3.11
[*]激活虚拟环境
激活虚拟环境 venv_name 后，(venv_name) 会替换终端中的 (base)# 激活环境名称为 venv_name 的虚拟环境，可自行指定。
conda activate venv_name
[*]查看当前激活的环境中安装的所有依赖conda list
[*]退出虚拟环境conda deactivate
[*]虚拟环境回滚# 查看当前环境中所有可用版本的历史记录，记下版本号N（1，2，...）conda list
--revisions# 安装版本为 N 的历史版本conda install --revision N# 注意这里是安装，如果你环境中有添加新的依赖，回滚是否可以删除这些“多余”的依赖？
[*]删除虚拟环境conda remove -n venv_name --all
[*]清除 Conda 缓存
在使用 Conda 安装依赖时，有时会发现没有下载的过程，直接就进行了安装，安装的版本也可能会略有差别。这说明在之前可能下载过这些依赖包，并将其保存在了缓存中，清除缓存后，重新安装即可。另外清除缓存也可以节省大量的空间，进步电脑的服从。# 删除没有用的包
conda clean -p
# 删除tar打包
conda clean -t
# 删除无用的包和缓存
conda clean --all
参考
: Anaconda 官方
: Ubuntu20.04安装anaconda并默认激活conda base环境（步调详细/操作简单实用）
: 让你的 conda 回滚 到从前版本的环境
: Conda清理缓存
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