一、 创建虚拟环境
conda create --name 环境名 python=3.5 #创建指定python版本
conda create --name 环境名 python=3.5 numpy scipy #创建指定python版本下包含某些包
二、 激活/使用/进入某个虚拟环境
activate env_name
三、 退出当前环境
deactivate
四、 复制某个虚拟环境
conda create --name new_env_name --clone old_env_name
五、 删除某个环境
conda remove --name env_name --all
六、 查看当前所有环境
conda info --envs
conda env list
七、 查看当前虚拟环境下所有安装包
conda list #需进入该虚拟环境
conda list -n env_name
八、 升级包
conda update package_name
九、 安装或卸载包
conda install xxx
conda install xxx=版本号 #指定版本号
conda install xxx-i源名称或链接 #指定下载源
conda remove xxx
十、 分享虚拟环境
conda env export>environment.yml #导出当前虚拟环境
conda env create -f environment.yml #创建保存的虚拟环境
十一、 源服务器管理
conda config --show-sources #查看当前使用源
conda config --remove channels源名称或链接 #删除指定源
conda config --add channels源名称或链接 #添加指定源
例如：
pip install -i http://pypi.douban.com/simple/国内pip源阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
十一、升级
升级Anaconda需先升级conda
conda update conda
conda update anaconda
十二、卸载
rm -rf anaconda
十三、批量导出虚拟环境中的所有组件
conda list -e>requirements.txt #导出
conda listall --yes --file requirements.txt #安装
十四、pip批量导出环境中的所有组件
pip freeze > requirements.txt
pip install -r requirements.txt
