本篇文章给大家谈谈conda环境怎么设置，以及conda环境切换对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、计算机学习3-使用conda进行环境配置
- 2、pycharm:使用conda创建虚拟环境
- 3、【Anaconda】将conda虚拟环境以及下载的包放在C盘以外的盘
- 4、conda修改环境/包的安装路径+镜像源更新
- 5、conda环境配置常用命令
- 6、【虚拟环境篇】Conda的使用
计算机学习3-使用conda进行环境配置
1、通过遵循上述基本步骤，你能够创建并管理多个独立的 Python 环境，这对于处理具有不同依赖需求的多个项目非常有益。为了加快安装速度，建议使用清华源进行环境的安装。
2、登录Conda官网，获取miniconda安装包。 使用设置好的镜像源下载安装包。 执行conda安装并激活。在配置阶段，需确保conda-forge源优先级最高，设置清华镜像源以提高下载效率。操作步骤如下： 设置镜像源：清华镜像源或选择其他。 验证镜像源地址。
3、首先，找到包含 Conda 安装路径的文件夹。一般情况下，这位于如“C：\Users\[用户名]\Anaconda3”或“C：\Users\[用户名]\Anaconda”等路径下，具体路径依赖于你的 Conda 安装位置。
4、Conda 是一款强大的包管理器和虚拟环境管理器，用于配置项目环境、编写和测试代码。在完成环境设置后，有时需要将环境迁移至另一台计算机。Conda 提供了多种方法实现环境迁移，包括快照、生成 spec list、创建 environment.yml 文件、使用 conda-pack 工具等。创建环境的快照或备份，可方便在本地环境进行。
5、conda clean --all（输入 y 确认清理）conda update --all 完成版本更新后，再尝试使用 conda install gmt -c conda-forge 安装 GMT。在安装 pygmt 的最后阶段，记得在新环境中重新安装 jupyter notebook。
6、安装PyGMT时，我使用的是pip install github.com/GenericMappi...，但conda install -c conda-forge pygmt是否可行则需要他人尝试。此外，别忘了在新环境中重装Jupyter notebook。整个安装过程虽然涉及的代码不多，但需要耐心和查阅网上资源，如一些教程和经验分享。
pycharm:使用conda创建虚拟环境
首先，管理conda虚拟环境：创建环境：使用命令行，如果不指定Python版本，环境文件夹会为空，Pycharm将无法关联到特定解释器。查看虚拟环境：可通过命令查看当前已有的环境，base环境路径固定，其他环境一般在anaconda安装目录的envs文件夹。激活虚拟环境：通过命令行激活你需要使用的环境。
step 1：创建Project，点击New Project step 2：点击Add Local Interpreter，选择已创建的虚拟环境中的Python interpreter。确保选择与虚拟环境中一致的Python版本。step 3：选择Conda Environment，在Conda executable的路径中选择Anaconda文件夹下虚拟环境文件夹中的可执行的conda.exe文件。
安装Anaconda并创建虚拟环境。 在PyCharm中配置Anaconda解释器。 验证Python环境部署成功。详细解释：安装Anaconda并创建虚拟环境：访问Anaconda官网下载并安装Anaconda。这是一个科学计算的数据分析平台，包含多个常用Python科学计算包。
此外，conda 创建的虚拟环境通常位于 base 环境旁边，而 PyCharm 将虚拟环境置于项目文件结构中，且默认命名方式不同。选择哪个工具取决于你的具体需求。如果你专注于数据科学，Anaconda 可能是更好的选择。但如果你需要一个更通用的 Python 开发环境，PyCharm 会更合适。
首先，打开PyCharm，如步骤所示（参见图一），在创建新项目时，选择环境选项，然后选择添加。在接下来的界面中，定位到你的Anaconda安装路径，找到并选择conda.exe（见图二中的Path to conda部分）。完成这些设置后，点击创建按钮，PyCharm会自动识别你选择的Anaconda环境。
先进入命令行窗口 win+R ，输入 cmd 罗列当前已有的虚拟环境 conda env list 我这台电脑有3个环境，分别是 base 、 professior 、 pycharm book 其中 base 可以看到有个*，代表的是它为最根本的环境。
【Anaconda】将conda虚拟环境以及下载的包放在C盘以外的盘
为了节省C盘空间，即使Anaconda安装在非C盘（如F盘），用户仍需进行一些调整来将虚拟环境和下载的包放置在安装路径之外。以下是具体步骤： 首先，检查你的系统中是否已存在`.condarc`文件，如果没有，打开命令提示符（cmd），输入相关命令来查看环境设置。
首先定位到C盘用户的.conda文件夹，找到envs文件夹，复制里面的文件夹，然后粘贴到D盘的Anaconda目录下。确保D盘的Anaconda目录下有pkgs包，如果缺失则从C盘的.conda文件夹复制pkgs包和txt文件到D盘的Anaconda目录。
首先，确认默认目录，通常在C：\ProgramData\Anaconda3\envs或C：\Users\用户名\.conda\envs。若想改变，可以进行如下操作： 打开名为.condarc的配置文件，通常在C：\Users\asus目录下，如果没有，可通过命令行创建。
在anaconda环境中，虚拟环境默认存储于用户目录C：\Users\username.conda\envs。如果你想避免占用C盘空间，可以调整虚拟环境的默认路径。以下是操作步骤：首先，定位到用户目录下的.condarc文件，通常位于C：\Users\username。
配置清华源可以加快安装速度，通过修改condarc文件或在Anaconda Prompt中执行特定命令，将包下载地址切换到国内镜像。此外，你还可以导出或导入虚拟环境，确保代码在不同环境中的一致性，避免库版本问题。在虚拟环境中，pip和conda有各自的职责。conda用于conda包，而pip用于pip安装的包。
conda，这个强大的工具，作为命令行工具，它的核心功能在于包管理和环境管理。它与pip类似，但更进一步，能轻松管理不同的python环境，让你在各种版本之间切换自如。其设计理念在于，将几乎所有的工具和第三方包视为package统一管理，包括python和conda自身。
conda修改环境/包的安装路径+镜像源更新
1、首先，定位到用户目录下的.condarc文件，通常位于C：\Users\username。打开此文件后，你需要修改env_dirs设置，将新的环境路径添加或替换到已有的路径列表中，如：envs_dirs：- D：\Anaconda3\envs 完成此步骤后，可以在Anaconda Prompt中通过执行conda info命令验证更改，看看默认环境路径是否已更新。
2、首先，从Anaconda官网下载Windows个人版，支持Python 10，安装时避免中文路径，记录安装路径，但不建议全局配置环境变量，以防pip与conda环境冲突。接着，打开Anaconda Prompt并修改镜像源为国内清华源。输入相应的命令以添加多个国内镜像源，确保安装包的可用性。
3、首先，检查你的系统中是否已存在`.condarc`文件，如果没有，打开命令提示符（cmd），输入相关命令来查看环境设置。 接下来，给你的Anaconda安装路径（例如F：\Anaconda\envs）下的Users文件夹分配所有必要的权限。这可以通过管理员权限操作完成，确保Users文件夹的权限设置被完全激活。
4、安装Anaconda 双击Anaconda3-20205-Windows-x86_6exe，进行安装 Next I agree 选Just Me，Next 选择要安装的位置，Next 选添加到环境变量，Install 安装完成，Next Next Finish 3 检查 Win+r，输入cmd确定 输入conda -V，回车，出现版本号则安装成功。
conda环境配置常用命令
1、获取帮助：运行 conda --help 或 conda -h。 环境管理：查看所有命令帮助用 conda env -h。 创建新环境：创建一个默认Python环境：conda create -n conda_name 或指定版本：conda create -n conda_name python=x.x。
2、首先，创建虚拟环境：通过Conda的conda create命令来实现，这有助于隔离不同项目的需求。激活虚拟环境后，你可以在Jupyter中看到新添加的Kernel。提升包下载速度，可以启用学术资源加速。虚拟环境的克隆、删除和修改名称操作也相当简便，只需相应的Conda命令即可完成。
3、Anaconda常用命令汇总Conda是Anaconda中的强大工具，支持Windows、macOS和Linux系统下的命令行操作。以下是一些基本的Conda命令，有助于管理和操作虚拟环境。
4、常用命令：例如临时使用pip时，可以使用-i参数指定pip源。此外，nb_conda_kernels插件让Jupyter Notebook支持在不同Conda环境中切换内核。~/.condarc文件是一个YAML格式的配置文件，用于个性化Conda的行为，如设置默认环境、指定软件包安装等。
5、退出环境：完成项目后，记得适时退出当前环境。 删除环境：清理不再需要的虚拟环境，保持环境整洁。 查看所有 conda 虚拟环境：管理你的多环境，随时掌握环境列表。这些Conda命令将为你的编程工作带来显著的便利。如果你觉得这些内容实用，尽管无需关注，但期待你分享你的使用心得和反馈。
【虚拟环境篇】Conda的使用
清理（conda瘦身） conda clean就可以轻松搞定！第一步：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。 第二步：通过conda clean -t可以将conda保存下来的tar包。
Conda的特 在于创建不同的软件运行环境，每个环境独立，方便管理不同版本的软件。环境创建后，可以通过激活命令灵活切换，或直接通过全路径调用软件。删除不需要的环境也非常方便。对于R的配置，需要关注版本更新和优先级，清华源可能较旧，建议使用r通道。R的安装位置可以通过环境变量轻松访问。
首先，你可以通过命令行验证conda的安装及版本，比如输入`conda -V`。默认安装的Python版本可通过Anaconda获取，例如Anaconda3-2对应Python 6。对于常见的conda操作，如查看已安装包、创建虚拟环境、激活或切换环境、安装环境内包等，都有明确的命令行指令。
Conda是功能强大的工具和命令，专为包管理和环境管理而设计。它不仅管理第三方库，包括Python和自身的版本，还支持在不同Python环境间无缝切换。以下是关于Conda的主要操作步骤：首先，安装Anaconda至关重要。在终端中输入命令检查安装情况和Conda版本。
在Python开发中，虚拟环境的运用是提升项目管理效率的关键。Conda，这款强大的包管理和环境管理器，使得创建、操控和维护虚拟环境变得轻而易举。
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