conda安装及超详细避坑实战

1. Anaconda介绍。

Anaconda是一站式数据科学与机器学习平台，专为开发者、数据分析师设计,并带有python中超过180个科学包及其依赖项。通过 Anaconda，您可以轻松管理数据环境、安装依赖包，快速启动数据分析、机器学习项目。

Anaconda集成了：

• 丰富的 Python 数据科学库：Anaconda 集成了常用的 Python数据科学库，如 NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib 和 Seaborn（数据可视化）、Scikit-learn（机器学习）等，涵盖了从数据预处理到机器学习的完整工作流。

• 虚拟环境管理：Anaconda 提供了虚拟环境管理功能，允许您创建、隔离和管理不同项目的环境，确保各项目之间的依赖不互相干扰。

• Jupyter Notebook 集成：内置 Jupyter Notebook，帮助您在交互式界面中编写、运行 Python 代码，进行数据分析、可视化和报告展示。

• 机器学习和深度学习支持：Anaconda 支持各种机器学习库（如 TensorFlow、PyTorch）和深度学习工具，帮助您快速启动机器学习项目。
  

2. Anaconda下载。

输入官网地址：https://www.anaconda.com/download，填写自习邮箱；获取下载链接地址；

系统发送邮箱后获取，点击邮箱Download Now。

目前官网最新版本为：Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe

版本之前都是兼容，可以下载最新版本。

我这里直接下载版本：Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe

直接通过清华、中科大等镜像源下载；无需注册、发邮件。

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/archive/

3. Anaconda安装

双击下载Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe安装包；点击下一步

点击I Agree 我同意。

默认选型All Users； 点击下一步。

选择磁盘D:\进行安装；点击下一步。

这一步需要把加入环境变量勾上，后续就不用单独配置环境变量，更便捷一些。
点击Install执行安装。

等待安装完成。

接下来的几步，直接都点击next，就能直接完成安装了。
安装比较傻瓜似的；后面安装完成后，在运行中可查看。

4. Anaconda配置。

4-1. 配置环境变量。

新建系统变量 --> 输入变量名ANACONDA_HOME --> 输入变量值自己安装时选择的安装路径 --> 点击确定按钮。

点击path用户变量，配置\Scripts \Library\mingw-w64\bin Library\bin 的环境变量。点击确定按钮。

%ANACONDA_HOME%\Scripts
%ANACONDA_HOME%\Library\mingw-w64\bin
%ANACONDA_HOME%\Library\bin

4-2. 效验环境配置。

WIN+R打开CMD执行以下命令行；或右侧选择Anaconda Prompt；

–查看Anaconda版本
conda --version

–查询Anaconda信息
conda info

如上图所示，说明安装成功。

4-3. 配置国内镜像源。

--查看当前虚拟环境
conda info --envs
conda env list--获取配置镜像源
(base) C:\Users\Jiang004>conda config --get channels
--查看配置镜像源
(base) C:\Users\Jiang004>conda config --show channels--常用3大镜像源[清华、中科大、阿里云]
--添加清华镜像源
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
conda clean -i
conda config --set show_channel_urls yes--添加中科大镜像源
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
conda clean -i
conda config --set show_channel_urls yes--添加阿里云镜像
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/win-64/
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/win-64/
conda clean -i
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --set channel_priority strict--添加其他镜像源
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels conda-forge
conda config --add channels msys2--删除配置镜像源
conda config --remove channels xxChannels地址
conda config --remove channels xxChannels地址--清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引
conda clean -i
--配置安装时显示安装源
conda config --set show_channel_urls yes--获取配置镜像源
(base) C:\Users\Jiang004>conda config --get channels
--add channels 'defaults'   # lowest priority
--add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'
--add channels 'http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge'
--add channels 'http://mirrors.tuna.tsinghua,edu.cn/anaconda/cloud/msys2'
--add channels 'https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'   # highest priority--删除默认镜像源
(base) C:\Users\Jiang004>conda config --remove channels defaults--查看虚拟环境配置
(base) C:\Users\Jiang004>conda env list
(base) C:\Users\Jiang004>conda info --envs--创建虚拟环境
#创建一个名为ENVNAME的环境
conda create --name ENVNAME
#创建一个名为ENVNAME的环境，并在该环境下包含某个版本的python
conda create --name ENVNAME python=3.11.5
#创建一个名为ENVNAME的环境，强制使用指定版本
conda create -n ENVNAME -c conda-forge python=3.11.5
#创建一个名为ENVNAME的环境，安装某个包
conda create --name ENVNAME python=3.11.5 PKG1 PKG2--激活和关闭环境
#激活当前ENVNAME
conda activate ENVNAME
#退出当前ENVNAME
conda deactivate--删除当前ENVNAME
conda remove -n ENVNAME --all
conda remove --name ENVNAME --all--删除当前ENVNAME中的某个包
conda remove [package]
conda remove [package]=version--升级当前ENVNAME中的某个包
conda update [package]
conda update [package]=version--升级当前ENVNAME中的所有包
conda update --all--搜索当前ENVNAME中的某个包
conda search [package]
conda search [package]=version--删除没有用的安装包
--conda安装的包都在目录Anaconda/pkgs下。随着使用conda安装的包也越来越多；有时候会出现以下问题
# 有些包安装之后，从来没有使用过；
# 一些安装包的tar包也保留在了计算机中；
# 由于依赖或者环境等原因，某些包的不同版本重复安装。
--使得anaconda显得更加冗余，并且浪费储存；对于这些情况可以使用conda clean净化Anaconda。
conda clean -p
conda clean --packages
#删除tar包
conda clean -t
conda clean --tarballs
#删除所有的安装包及cache
conda clean -y --all--克隆(复制)虚拟环境
conda create --name NEW_ENVNAME --clone OLD_ENVNAME--备份/创建一个虚拟环境
#备份一个虚拟环境。
#此时磁盘C:\Users\Jiang004；自动创建aiStudy.yml配置文件。
(base) C:\Users\Jiang004>conda activate aiStudy
(aiStudy) C:\Users\Jiang004>conda env export > aiStudy.yml#创建一个虚拟环境；将该文件放在工作目录下，可以通过以下命令创建相同环境。
(aiStudy) C:\Users\Jiang004>conda deactivate
(base) C:\Users\Jiang004>conda env create -f aiStudy.yml--查看ENVNAME环境内核
(base) C:\Users\Jiang004>jupyter kernelspec list
0.00s - Debugger warning: It seems that frozen modules are being used, which may
0.00s - make the debugger miss breakpoints. Please pass -Xfrozen_modules=off
0.00s - to python to disable frozen modules.
0.00s - Note: Debugging will proceed. Set PYDEVD_DISABLE_FILE_VALIDATION=1 to disable this validation.
Available kernels:aistudy    C:\Users\Jiang004\AppData\Roaming\jupyter\kernels\aistudypython3    D:\anaconda3\share\jupyter\kernels\python3
--删除ENVNAME环境内核
jupyter kernelspec remove ENVNAME--关闭win10防火墙
netsh advfirewall set allprofiles state off--安装包[conda或pip]用法
conda install [package] 
conda install [package]=version
pip install [package] 
pip install [package]==version# 批量安装requirements.txt文件中包含的组件依赖
conda install --yes --file requirements.txt
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ -r E:\requirements.txt
# 临时指定安装某个包使用的镜像源
pip install [package] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install [package] -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com--查找所有安装包
pip list--卸载安装包
pip uninstall 包名

4-4. 创建虚拟常见问题。

– 问题1. (已解决)

– 这个错误指conda下包冲突导致了，这个问题解决半天时间；网络上说解决包冲突、删除包都不可靠。

– 创建虚拟环境出现错误Found conflicts! Looking for incompatible packages.

(base) C:\Users\Jiang004>conda create --name aiStudy python=3.11.5
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: unsuccessful attempt using repodata from current_repodata.json, retrying with next repodata source.Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: /
Found conflicts! Looking for incompatible packages.
This can take several minutes. Press CTRL-C to abort.
failed

UnsatisfiableError:
Note that strict channel priority may have removed packages required for satisfiability.

– 步骤1. 关闭防火墙。
netsh advfirewall set allprofiles state off

– 步骤2. 更新conda（估计要报错）。
conda update --all 更新所有包至最新（更新当前conda环境中安装的所有包到最新版本）。
conda update 更新conda本身到最新版本

– 步骤3. 查看镜像配置，删除默认镜像源。

(base) C:\Users\Jiang004>conda config --get channels
conda config --remove channels defalult
conda config --remove channels 其他配置

– 步骤4. 配置镜像源（只配置一个，建议不要加https）。
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
conda config --set show_channel_urls yes
conda clean -i

– 步骤4. 允许conda在找不到包时自动尝试其他渠道（重要，解决包问题）。
conda config --set channel_priority flexible

– 步骤5. 重新查看配置镜像。

(base) C:\Users\Jiang004>conda config --get channels
–add channels ‘http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/’ # lowest priority
–add channels ‘http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/’ # highest priority

– 步骤6. 执行安装虚拟环境。

conda create --name ENVNAME python=3.11.5

– 步骤7. 查看虚拟环境配置。

(base) C:\Users\Jiang004>conda env list
#conda environments:
base * D:\anaconda3
aiStudy D:\anaconda3\envs\aiStudy

– 步骤8. 激活当前虚拟环境。

(base) C:\Users\Jiang004>conda activate aiStudy
(aiStudy) C:\Users\Jiang004>

– 步骤9. 查看当前环境已经安装包。

(aiStudy) C:\Users\Jiang004>pip list
Package Version

pip 25.0
setuptools 75.8.0
wheel 0.45.1

– 步骤10. 安装相关lib库。

– 新建requirements.txt放置于E盘；内容如下：

bs4~=0.0.2
beautifulsoup4~=4.12.3
langchain~=0.3.15
langchain-community~=0.3.14
langchain-text-splitters~=0.3.4
langchain-core~=0.3.34
chromadb~=0.6.1
openai~=1.59.9
langgraph~=0.2.60
fastapi~=0.115.6
langserve~=0.3.1
gradio~=4.44.1
python-dotenv~=1.0.1
transformers~=4.47.1
pydantic~=2.10.4
pandas~=2.2.3
requests~=2.32.3
pymysql~=1.1.1
uvicorn~=0.34.0
langchain-openai~=0.3.5

– 执行安装该文件包内容(安装lib未截图)。

(aiStudy) C:\Users\Jiang004>pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ -r E:\requirements.txt

– 安装成功后，再次查看。

(aiStudy) C:\Users\Jiang004>pip list

– 步骤11. 安装ipykernel内核（Jupyter Notebook中ipykernel作为内核使用）

pip install ipykernel

– 步骤12. 在Jupyter Notebook中激活该环境。

(aiStudy) C:\Users\Jiang004>python -m ipykernel install --user --name aiStudy --display-name “Python (aiStudy)”
Installed kernelspec aiStudy in C:\Users\Jiang004\AppData\Roaming\jupyter\kernels\aistudy

– 问题2 (已解决)

–解决jupyter NoteBook默认加载路径问题。

–步骤1. 查找配置文件

–win+R输入cmd（管理员权限执行）；是否要重写jupyter_notebook_config.py文件，这里选择False。

(base) C:\Users\Jiang004>jupyter notebook --generate-config
Overwrite C:\Users\Jiang004.jupyter\jupyter_notebook_config.py with default config? [y/N] N

–步骤2. 编辑jupyter_notebook_config.py配置文件；查找关键字notebook_dir。

#c.ServerApp.notebook_dir = ‘’

#配置notebook_dir加载路径；默认C:\Users\Jiang004\Documents桌面

c.NotebookApp.notebook_dir = ‘E:\workspace\jupyterWorkSpace’

–步骤3. 重启jupyter notebook。

–步骤4. 测试保存查看。

此时磁盘：自动创建E:\workspace\jupyterWorkSpace\1.ipynb文件。

–步骤5. 采用不同方式运行jupyter notebook。

– 采用anaconda运行jupyter notebook lab。

切换目录：D:\anaconda3\Scripts\jupyter-lab.exe

– 采用Python运行jupyter notebook lab。

切换目录：D:\Python311\Scripts\jupyter-lab.exe

双击运行后，会启动开启新的端口8890

说明：anaconda提供jupyter-lab插件； 同理Python编译环境也提供jupyter-lab插件；功能用途是一致的。