conda的常用命令

将环境中的包的列表导出为文件，然后将该文件与代码包括在一起。这能让其他人轻松加载代码的所有依赖项。pip 提供了类似的功能，即 pip freeze > requirements.txt

管理包：

conda install package_name 安装包 （例如要安装numpy：conda install numpy）

conda install package_name1 package_name2 pn3 可同时安装多个包 （如：conda install numpy scipy pandas）

conda install numpy=1.10 安装指定版本的包

conda会自动安装依赖项

conda remove package_name 删除包

conda update package_name 更新包

conda update –all 更新所有的包

conda list 列出已安装的包

conda search search_term 不知道包的确切名称可如此搜索

（如：conda search beautifulsoup）

管理环境：

conda create -n env_name list of packages 创建环境

（-n是指名称，env_name是要设置的环境名称，list of packages是要安装在环境中的包的列表）

例如：要创建名为my_env的环境并在其中安装numpy，输入conda create -n my_env numpy

创建时可以指定python版本

conda create -n py3 python=3 或

conda create -n py2 python=2

还可以指定特定版本的python

conda create -n py python=3.3

source activate env_name 进入环境 (OSX/Linux)

activate env_name 进入环境 (Windows)

source deactivate 离开环境 (OSX/Linux)

deactivate 离开环境 (Windows)

conda env export > environment.yaml 共享环境

conda env create -f environment.yaml 通过环境文件创建环境

conda env list 列出环境

conda env remove -n env_name 删除指定的环境（在这里名为env_name）