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核心文档

多平台安装

Windows

# 访问官网下载安装包(推荐 2024.02 版本) Invoke-WebRequest -Uri https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-Windows-x86_64.exe -OutFile Anaconda.exe # 静默安装(需管理员权限) Start-Process .\Anaconda.exe -ArgumentList "/S /AddToPath=1 /RegisterPython=1" -Wait

macOS

# 使用 Homebrew 安装 brew install --cask anaconda # 初始化 shell 配置 eval "$(/usr/local/anaconda3/bin/conda shell.bash hook)"

Linux

# 下载安装脚本 wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-Linux-x86_64.sh # 执行安装(推荐使用普通用户) bash Anaconda3-2024.02-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/anaconda3

Conda 环境管理

基础命令

# 创建新环境 conda create --name myenv python=3.12 # 激活环境 conda activate myenv # 安装包示例 conda install numpy pandas

环境导出/恢复

# 导出环境配置 conda env export > environment.yml # 从文件恢复环境 conda env create -f environment.yml

Jupyter 集成

# 安装 Jupyter Lab conda install -c conda-forge jupyterlab # 生成配置文件 jupyter lab --generate-config # 设置密码 jupyter lab password

开发工具集成

PyCharm 配置

  1. 打开 Preferences → Project → Python Interpreter
  2. 点击 ⚙️ 图标选择 “Add Local Interpreter”
  3. 选择 Conda Environment → 指定环境路径

VS Code 配置

// .vscode/settings.json { "python.condaPath": "~/anaconda3/bin/conda", "python.defaultInterpreterPath": "~/anaconda3/envs/myenv/bin/python" }

环境兼容性说明

特性系统 PythonConda 环境
包管理工具pipconda + pip
环境隔离venv/pipenv原生环境隔离
二进制依赖管理有限支持完整支持

最佳实践

  1. 为每个项目创建独立 Conda 环境
  2. 优先使用 environment.yml 共享环境配置
  3. 定期执行 conda clean --all 清理缓存
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