1. 前言
Conda 是常用的包管理和环境管理工具。本文详细介绍在 Linux 系统下安装 Miniconda、配置镜像源及日常使用的完整流程。
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Linux 下 Conda 安装与使用指南：从下载到环境管理
Linux 系统下 Conda 环境搭建指南涵盖 Miniconda 下载、安装配置及源替换流程。通过 bashrc 初始化实现命令全局可用，支持创建隔离环境以解决依赖冲突。提供常用命令速查表，适用于数据科学及多语言包管理场景，确保磁盘空间充足并规划合理安装路径。
Linux 系统下 Conda 环境搭建指南涵盖 Miniconda 下载、安装配置及源替换流程。通过 bashrc 初始化实现命令全局可用，支持创建隔离环境以解决依赖冲突。提供常用命令速查表，适用于数据科学及多语言包管理场景，确保磁盘空间充足并规划合理安装路径。
Conda 是常用的包管理和环境管理工具。本文详细介绍在 Linux 系统下安装 Miniconda、配置镜像源及日常使用的完整流程。
Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，支持 Python、R、C/C++ 等多种语言。它主要用于管理程序安装包和隔离不同版本的依赖环境。
| 特性 | Anaconda | Miniconda |
|---|---|---|
| 完整性 | 包含完整的科学计算和数据分析工具包集 | 仅包含 Conda 和 Python |
| 体积 | 大约 3GB | 大约 50-60MB |
| 预装包 | 超过 1,500 个科学包和依赖项 | 无预装包，需自行安装 |
| 使用场景 | 适合初学者和需要快速搭建环境的用户 | 适合有经验的用户和需要精简环境的用户 |
| 优点 | 开箱即用，附带图形界面 | 安装速度快，占用空间小，灵活性高 |
| 缺点 | 占用磁盘空间大，安装时间长 | 需要手动安装包 |
| 适用人群 | 新手 | 老手或追求精简的用户 |
建议：在 Linux 服务器环境中，推荐安装 Miniconda 以节省空间且不依赖可视化界面。
选择一个合适的安装路径，通常位于用户主目录下，例如 /home/user。如果是集群环境，请确保有挂载权限。
Conda 会存储大量包和依赖文件，需确保有足够的磁盘空间。
df -h /Path
建议确保安装目录至少有 15GB 及以上的空闲空间。
安装过程中需要修改 shell 配置，请检查 .bashrc 文件是否存在。
cd ~
ls -lsa
vim .bashrc
若不存在则创建该文件。
推荐使用国内镜像加速下载。
# 自动下载 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
若网络受限，可访问清华大学开源软件镜像站手动下载最新版本，然后上传至服务器。
cd yourPath/
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_24.9.2-0-Linux-x86_64.sh
ls -ls
运行安装脚本：
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
按提示操作：
yes 同意协议。yes 以便自动配置 shell。source ~/.bashrc
检查版本号确认安装成功：
conda -V
默认源下载速度较慢，建议配置国内镜像源。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
验证配置：
conda config --show
Conda 环境是一种隔离机制，允许在不同项目中使用不同版本的软件包而不冲突。
# 创建环境 conda create -n projectA python=3.7 tensorflow=1.x
# 激活环境 conda activate projectA
在 Unix-like 系统中，source 用于读取并执行 shell 脚本。在 Conda 中常用于激活环境。
source activate data_analysis
| 命令 | 功能描述 |
|---|---|
conda clean -p | 清理未被其他包依赖的包 |
conda clean -t | 删除 conda 保存的 tar 包 |
conda -V | 查看 conda 版本 |
conda env list | 列出所有 conda 环境 |
conda create -n <env_name> python=<version> | 创建新环境 |
conda activate <env_name> | 激活环境 |
conda deactivate | 退出当前环境 |
conda remove -n <env_name> --all | 删除环境 |
conda install <package> | 安装包 |
conda update <package> | 更新包 |
conda list | 列出已安装包 |
日常使用中，建议针对不同任务规划独立环境，保持井井有条。遇到具体问题可查阅官方文档或社区资源。
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