CONDA 快速参考卡 命令行软件包与环境管理程序 30分钟内学会使用conda：bit.ly/tryconda 提示: Anaconda Navigator是使用conda的一个图形界面. 双击桌面上的Navigator图标，或在Terminal或者Anaconda提示符 下：anaconda-navigator Conda基础 验证conda安装、检查版本号 将conda更新为当前版本 安装一个包含在 Anaconda中的软件包 安装后运行一个软件包，例如Spyder* 更新任何已安装的程序 命令行帮助 * 必须已经安装并有可部署的命令, 通常为软件包名称。 使用环境 创建一个新环境，命名为py35, 安装Python 3.5 为使用而激活新环境 获取所有环境的清单, 活动环境显示为* 精确拷贝一个环境 在一个活动环境中列出所有包和版本 列出当前环境每次变化的历史 将环境恢复到前一次修订 将环境保存到一个文本文件 删除一个环境及其内部的所有内容 关闭当前环境 从一个文本文件中创建环境 Stack命令: 创建一个新环境, 将其命名为bio-env 并 安装biopython包 查找conda包 使用conda搜索一个包 查看Anaconda中所有包的清单 conda info conda update conda conda install PACKAGENAME spyder conda update PACKAGENAME COMMANDNAME --help conda install --help conda create --name py35 python=3.5 WINDOWS: activate py35 LINUX, macOS: source activate py35 conda env list conda create --clone py35 --name py35-2 conda list conda list --revisions conda install --revision 2 conda list --explicit > bio-env.txt conda env remove --name bio-env WINDOWS: deactivate macOS, LINUX: source deactivate conda env create --file bio-env.txt conda create --name bio-env biopython conda search PACKAGENAME https://docs.anaconda.com/anaconda/packages/pkg-docs 背面继续 → 

安装并更新包 在激活的环境中安装一个新包 (Jupyter Notebook) conda install jupyter 运行一个已安装的包 (Jupyter Notebook) 在一个不同的环境中(bio-env)安装一个新的包 (toolz) jupyter-notebook conda install --name bio-env toolz 在当前环境更新包 由指定通道(conda-forge)安装包(boltons) 使用pip直接由PyPI安装包到当前环境 从一个指定环境(bio-env)移除一个或多个包 (toolz, boltons) 管理多个版本的Python 在一个名为py34的新环境中安装一个不同 版本的Python 切换到包含不同版本Python的新环境 显示当前路径中所有Python版本的位置 注意: 清单中的第一Python版本将会执行. conda update scikit-learn conda install --channel conda-forge boltons pip install boltons conda remove --name bio-env toolz boltons conda create --name py34 python=3.4 Windows: activate py34 Linux, macOS: Windows: where python Linux, macOS: which -a python source activate py34 显示当前活动Python的版本信息 指定版本号 python --version 指定包版本号的方式，与conda create或conda install命令一起使用, 以及包含在meta.yaml文件中. 约束类型 规范说明 numpy=1.11 Fuzzy（模糊） numpy==1.11 Exact（精确） "numpy>=1.11" 大于或等于 "numpy=1.11.1|1.11.3" OR（或） "numpy>=1.8,<2" AND（且） 注意: 当规范说明包含空格或任何这些字符: > < | *，必须使用引号。 结果 1.11.0, 1.11.1, 1.11.2, 1.11.18 etc. 1.11.0 1.11.0 or higher 1.11.1, 1.11.3 1.8, 1.9, 不含 2.0 更多资源 免费社区支持 在线文档 命令参考 付费支持选择 Anaconda站内培训课程 Anaconda咨询服务 groups.google.com/a/continuum.io/forum/#!forum/conda conda.io/docs conda.io/docs/commands anaconda.com/support anaconda.com/training anaconda.com/consulting