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 ...

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）。
  
  1. mkdir ~/Download

  复制代码
• 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。
    
    
    
    
  • 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）
    
    
    
    
  
  
• 下载 anaconda 的安装文件。
  
  1. cd ~/Download
  2. wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-xxxx.xx-x-Linux-x86_64.sh

  复制代码
  
  
  
• 给 .sh 文件文件添加可实行的权限，并运行安装脚本。
  
  1. chmod +x Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
  2. ./Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

  复制代码
  
  
  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。
  
  
  
  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) 。
  
  1. source ~/.bashrc

  复制代码
  
  
  
• 如果未添加环境变量可以手动添加
  
  1. vi ~/.bashrc

  复制代码
  在文件最下方添加：
  
  1. export PATH="~/anaconda3/bin":$PATH
  2. source ~/anaconda3/bin/activate #修改终端的默认 python 为 anaconda

  复制代码
  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
  1. conda env list

  复制代码
• 创建新的虚拟环境（建议不要在 base 环境中安装任何依赖）
  1. # -n: 指定环境名称为 venv_name，名称可自行修改。
  2. # python=3.11: 指定 python 的版本，可根据需求修改。
  3. conda create -n venv_name python=3.11

  复制代码
• 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)
  1. # 激活环境名称为 venv_name 的虚拟环境，可自行指定。
  2. conda activate venv_name

  复制代码
• 查看当前激活的环境中安装的所有依赖
  1. conda list

  复制代码
• 退出虚拟环境
  1. conda deactivate

  复制代码
• 虚拟环境回滚
  1. # 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
  2. --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？

  复制代码
• 删除虚拟环境
  1. conda remove -n venv_name --all

  复制代码
• 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。
  1. # 删除没有用的包
  2. conda clean -p
  3. # 删除tar打包
  4. conda clean -t
  5. # 删除无用的包和缓存
  6. conda clean --all

  复制代码

参考

[1]: Anaconda 官方
[2]: Ubuntu20.04安装anaconda并默认激活conda base环境（步调详细/操作简单实用）
[3]: 让你的 conda 回滚 到从前版本的环境
[4]: Conda清理缓存

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。