介绍

当我们需要在同一台电脑上管理多个 Python 环境时，可以使用虚拟环境。虚拟环境让我们可以隔离不同应用程序所需的依赖包，方便我们快速切换和管理。而 Miniconda 则是一个轻量级的 Anaconda 版本，它只包含了 conda 和一些基本的包，占用空间更少，因此更加适合快速安装和使用多个 Python 环境。同时，由于 Miniconda 只包含了基本的包，因此也更加灵活，用户可以根据需要自行安装需要的库和依赖。

与Anaconda相比，Miniconda的下载包要小得多，因此占用的空间也更少。这使得Miniconda成为许多数据科学家和工程师的首选。安装Miniconda非常容易，只需几个简单的步骤即可完成。

在本教程中，我将向你介绍如何安装 Miniconda3 并使用它来管理 Python 环境。

第一步: 下载Miniconda3

首先，我们需要从 Miniconda 官网（https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html）下载适合你操作系统的 Miniconda3 安装包。选择对应的Windows系统对应的版本。

第二步: 安装Miniconda3

下载完安装包后，双击运行安装程序。按照提示进行安装，可以选择自定义安装路径或接受默认设置。在安装过程中，确保勾选 "Add Anaconda to my PATH environment variable" 选项，这样可以让系统正确识别 conda 命令。

如果手快了没点勾选或者已经安装了, 之前没有勾上, 不要慌, 按照下面的方式配置环境变量即可

在 Windows 操作系统下，可以按照以下步骤配置 Miniconda3 的环境变量：

打开 Miniconda3 安装目录，找到 Scripts 文件夹（默认位于 C:\Users\用户名\Miniconda3\Scripts 目录下, 安装的时候选择了自定义安装路径就去自定义安装路径找），复制该路径。
在 Windows 搜索框中输入“环境变量”，点击“编辑系统环境变量”。(我的电脑右键-属性-高级系统设置)
在弹出的窗口中，点击“环境变量”按钮。
在“用户变量”(对于当前用户)或“系统变量”(对于所有用户)中，找到“Path”变量，双击打开。
点击“新建”按钮，在弹出的对话框中粘贴刚才复制的 Scripts 路径，然后点击“确定”保存。
关闭所有窗口，重新打开命令行窗口，输入 conda --version 命令，如果能够正确输出 Miniconda3 版本号，则表示环境变量配置成功。(如果无效, 需要在命令行使用set %path%命令刷新环境变量, 还不行, 直接重启电脑)

第三步：创建和管理环境

安装完成后，打开命令行终端（Windows 用户也可以使用 Anaconda Prompt），我们可以开始创建和管理 Python 环境了。

创建新环境

要创建一个新的环境，可以使用 conda create 命令。例如，创建一个名为 myenv 的环境并指定 Python 版本为 3.8，可以运行以下命令：

conda create -n myenv python=3.8

已经创建成功, 接下来激活这个环境就可以使用了

激活环境

conda activate myenv

有可能出现报错:

CondaError: Run 'conda init' before 'conda activate'

这个时候, 我们按照提示输入命令:

conda init

然后将当前命令行窗口关闭, 重新打开一个命令行窗口, 再次输入上面的命令, 然后再输入激活环境的命令即可激活:

停用环境

当你完成对环境的操作后，可以使用 conda deactivate 命令来停用当前环境。

安装和管理包

在激活的环境中，你可以使用 conda install 命令来安装所需的包。例如，安装 NumPy 库：

conda install numpy

要更新已安装的包，可以使用 conda update 命令。例如，更新 Pandas 库：

conda update pandas

要查看当前环境中已安装的包列表，可以使用 conda list 命令。

删除环境

如果你不再需要某个环境，可以使用 conda env remove 命令来删除它, -n后面指定要删除的环境名。例如，删除名为 myenv 的环境：

conda env remove -n myenv

常用命令

设置镜像源:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

环境和包管理:

创建环境：
- conda create --name myenv：创建名为 myenv 的新环境。
- conda create --name myenv python=3.8：创建名为 myenv 的新环境，并指定 Python 版本为 3.8。
- conda create --name myenv numpy pandas：创建名为 myenv 的新环境，并安装 NumPy 和 Pandas 包。
管理环境：
- conda activate myenv：激活名为 myenv 的环境。
- conda deactivate：退出当前环境。
- conda env list：显示所有已创建的环境列表。
- conda remove --name myenv --all：删除名为 myenv 的环境及其所有包。
管理包：
- conda install numpy：在当前环境中安装 NumPy 包。
- conda install pandas matplotlib：在当前环境中安装 Pandas 和 Matplotlib 包。
- conda update numpy：更新当前环境中的 NumPy 包。
- conda remove numpy：从当前环境中删除 NumPy 包。
导出和导入环境：
- conda env export > environment.yml：导出当前环境的配置信息到 environment.yml 文件。
- conda env create -f environment.yml：根据 environment.yml 文件创建一个新的环境。
查找包：
- conda search numpy：搜索可用于安装的与 "numpy" 相关的包。
- conda search --full-name pandas：搜索完全匹配 "pandas" 的包。
- conda config --set show_channel_urls yes : 设置搜索时显示通道地址

结论

通过 Miniconda3，我们可以轻松地创建、激活、停用和删除 Python 环境，以及安装和管理所需的包。这使得我们能够更好地组织和隔离不同项目的依赖关系，提高开发效率。希望这篇教程对你安装和使用 Miniconda3 有所帮助！

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Miniconda3安装教程

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