文章总结： 本文介绍了Conda包管理系统的下载方法和基础使用命令。Conda是Python的包管理系统，可以创建独立环境、管理依赖关系并安装软件包。文章提供了官网和清华镜像的下载地址，但提到作者因网络限制无法使用镜像站。文章详细列出了Conda的环境管理和包管理常用命令，包括创建、激活、删除环境，以及安装、更新、卸载包等操作。最后提供了一个数据分析环境的工作流示例，展示了从创建环境到安装包再到导出配置的完整流程。
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如何从官网下载Conda
原创
hyang0
生有可恋
2025年12月10日 07:15
湖北
Conda 是一个Python的包管理系统，它可以创建独立环境、管理依赖关系并安装软件包。选择Conda而非从零使用pip构建主要原因是Conda集成了大量稳定的包，可以做到开箱即用。
官网提供了两个版本的Conda，一个是 miniconda 不需要登录即可下载，完整版的conda需要登录网站才能下载。
官网下载地址
https://www.anaconda.com/download
登录后可按平台类型选择需要下载的版本
国内镜像下载地址为：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
不知道什么原因我所在的网段被清华的镜像站封了，提示该网段有异常请求，禁止访问。
没办法只能从官网下载了。
conda 基础命令
环境管理
| 命令 | 功能 |
| — | — |
| conda create --name myenv python=3.9 | 创建名为 myenv 的环境（指定 Python 3.9） |
| conda activate myenv | 激活环境（Windows/Linux/macOS 通用） |
| conda deactivate | 退出当前环境 |
| conda env list | 查看所有环境 |
| conda remove --name myenv --all | 删除环境 |
#
包管理
| 命令 | 功能 |
| — | — |
| conda install numpy pandas | 安装包（可多个） |
| conda install numpy=1.21 | 安装指定版本 |
| conda list | 查看当前环境的包 |
| conda update numpy | 更新单个包 |
| conda update --all | 更新所有包 |
| conda remove numpy | 卸载包 |
环境管理
conda clean --all # 删除缓存和未用包conda info # 系统信息conda --version # 版本号conda search scipy #搜索包conda create --name new_env --clone old_env # 克隆conda remove --name old_env --all # 删除旧环境
示例工作流
# 创建环境conda create --name data_analysis python=3.10
# 激活环境conda activate data_analysis
# 安装包conda install numpy pandas matplotlib scikit-learn
# 导出环境配置conda env export > environment.yml
# 退出环境conda deactivate
全文完。
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