2 conda环境管理

2.1 相关术语

2.1.1 包，库

Python的库/包是可重用的代码集合。通过调用已有的库/包，你可以方便地实现一些具体功能，而不需要自己从头编写所有底层功能。

小节 5.6.1 有对模块/库/包更详细的解释。

一些标准库：

random，生成伪随机数，进行抽样。
math，进行取对数，开根号等数学运算。
os，用于与操作系统交互，可以新建/删除/重命名文件夹，查看/改变工作目录。

一些第三方库：

scikit-learn，实现了许多机器学习算法。
numpy：多维数组和科学计算功能。
pandas：数据处理和分析。
requests：用几行代码就能发送HTTP网络请求进行网络爬虫，而不必处理复杂的网络协议。
jieba：对中文文本进行分词。

2.1.2 环境

Python 环境是一个独立且隔离的 Python 运行时空间，包含特定版本的 Python 解释器、标准库以及用户安装的第三方包。在 Python 环境中，所有的库和模块安装仅对该环境可见可用，与其他环境相互独立。

初学者使用最新的稳定版本的Python即可，进行具体项目时可能由于需要安装其他版本的Python。

比喻：环境就是厨房

做不同的菜肴，往往需要不同的工具与食材。

（做不同的任务，需要不同的第三方库，Python版本）

做中餐，常用酱油，醋，料酒，八角，香叶，柴火灶……

做西餐，常用烤箱，料理机，黑胡椒，奶油，黄油，迷迭香……
由于种种原因，如场地有限，一个厨房不能容纳所有的料理工具和食材。

（由于版本冲突原因，一个环境不能安装多个版本的Python，也不可能安装所有库包的所有版本）
为了做出多种风格的菜肴，需要准备多个厨房。

（为了完成不同的任务，需要准备多个Python环境）

Conda 是一个开源的软件包和环境管理系统。它允许你在同一台电脑上创建多个独立的“虚拟环境”，每个环境里可以安装不同版本的软件包，互不干扰。

在Windows操作系统中，使用conda需要通过命令行工具Anaconda Prompt或Anaconda Powershell Prompt。即下面所有以conda开头的命令，都需要在Anaconda Prompt或Anaconda Powershell Prompt中输入。本教程使用Anaconda Prompt。

对于Mac OS或Linux操作系统，可直接在终端中使用conda命令。

拓展：Anaconda Prompt和Anaconda Powershell的区别

Anaconda Prompt相当于Windows的命令行，Anaconda Powershell相当于Powershell。二者区别在于：

Anaconda PowerShell Prompt 新建的环境默认在C盘，而 Anaconda Prompt 新建的环境默认在Anaconda的安装目录。
Anaconda PowerShell Prompt的功能比Anaconda Prompt更多，更现代。

2.2 环境管理

创建环境

在Anaconda Prompt中使用conda create命令以创建环境。

Anaconda Prompt

# 命令
# 创建环境特定名称的环境
conda create -n 环境名称
# 创建环境的同时可以指定版本号
conda create -n 环境名称 python=版本号

# 例子
# 创建名为tutorial的环境
conda create -n tutorial
# 创建名为tutorial的环境，此环境使用Python3.13
conda create -n tutorial  python=3.13

图 2.1: 输入conda create命令后，conda会列出需要安装的包，询问你是否继续(Proceed)。输入y，回车，就能继续。

图 2.3: 进度条全部走完后，创建环境完成。如果进度条全满后没有动静，敲击回车键可能可以看到完成界面。

激活与退出环境

要在环境中安装、删除包，需要先激活该环境。

conda activate命令激活环境，conda deactivate退出当前环境。

当前激活的环境名称，在每行开头的括号中显示。打开anaconda prompt时，默认激活的是base环境。

Anaconda Prompt

# 命令
# 激活特定名称的环境
conda activate 环境名称
# 退出当前环境
conda deactivate

# 例子
# 激活名为tutorial的环境
conda activate tutorial

查看所有环境。

Anaconda Prompt

# 下面两个命令都可以查看现有的所有环境
conda info -e 
conda env list

删除环境

Anaconda Prompt

# 命令
# 删除特定名称的环境
conda env remove -n 要删除的环境名称

# 例子
# 删除名为tutorial的环境
conda env remove -n tutorial

2.3 包管理

安装包

一般先用conda activate命令激活某个环境，然后用conda install或pip install命令在该环境中安装包。

最常用的安装包命令：

Anaconda Prompt

# 激活具有特定名称的环境
conda activate 环境名称
# 在当前环境中用conda安装某个包
conda install 包名称
# 在当前环境（tutorial）中用pip安装某个包
pip install 包名称

其他安装包的命令：

Anaconda Prompt

# 安装指定版本的包
conda install 包名称=包版本号
# 从指定频道安装包
conda install --channel 频道名称 包名称
# 从本地的.conda文件安装包
conda install <PATH_TO_PACKAGE>.conda
# 从本地的.tar.bz2文件安装包
conda install <PATH_TO_PACKAGE>.tar.bz2

Anaconda Prompt

# 例子
# 在当前环境安装包scikit-learn
conda install scikit-learn 
# 在当前环境安装包scikit-learn包，同时指定包版本为1.4.0
conda install scikit-learn=1.4.0
#  在当前环境安装包scikit-learn包，同时指定从频道(channel)conda-forge获取包
conda install --channel conda-forge scikit-learn

conda会自动处理第三方库的依赖关系。安装过程会列出需要安装的包及其依赖的包，询问是否继续，输入y，回车继续。

pip是Python的标准软件包管理器，内置于Python发行版中，可以安装Python包索引PyPI中的包。一些无法通过conda安装的包，可用pip安装，如jieba。

安装成功后，用conda list命令可查到环境中所有包或特定包的信息。

Anaconda Prompt

# 命令
# 查看当前环境中所有包的信息
conda list 
# 查看当前环境中特定包的信息
 conda list 包名称
# 例子
# 查看当前环境中pip包的信息
conda list pip

删除包

Anaconda Prompt

# 命令
# 卸载当前环境中的某个包
conda remove 包名称 

# 例子
# 卸载当前环境中的pandas库
conda remove pandas

删除过程中会列出要卸载的库，询问是否继续，输入y，回车继续。

一些包只能在Python的特定版本下工作，在Anaconda Prompt中用python -V查看当前环境安装的Python版本。

更新包

有时希望把旧版本的包升级到最新版本。

Anaconda Prompt

# 命令
# 用pip更新包
pip install --upgrade 包名称

# 用conda更新包
conda upgrade 包名称

2.4 其他问题

2.4.1 换源

channel是conda获取包的仓库，通常由社区、开发者或组织维护，包含大量用于不同编程语言和工具的软件包。如果默认的channel链接不稳定，可配置一些国内好用的channel，如清华源。

打开隐藏文件.condarc。

.condarc一般位于当前用户的家目录(C:\Users\用户名)。因为.condarc是隐藏文件，所以需要设定资源管理器显示隐藏的项目。

Windows首次编辑.condarc文件时，需在Anaconda Prompt中运行conda config --set show_channel_urls yes ，以生成该文件。

修改隐藏文件.condarc如下。

下面的代码使用的是清华源。如果这个源不可用，可以搜索其他大学的镜像站。

.condarc

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

在Anaconda Prompt中运行conda clean -i或conda clean -a，清除缓存，启用新的channel。

2.4.2 用户名含中文或空格

如果你计算机的用户名含有中文或空格，打开Anaconda Prompt时显示的当前工作路径会含有中文或空格，这可能会导致无法正常创建环境或安装包。

解决方案：修改.condarc文件（此文件的创建见小节 2.4.1 ），在其中添加类似于下列的内容：

.condarc

envs_dirs:
  - D:\Anaconda3\envs
pkgs_dirs:
  - D:\Anaconda3\pkgs

上面内容的作用，是将默认的环境存储路径和包存储路径，分别修改为D:\Anaconda3\envs和D:\Anaconda3\pkgs。

图 2.7: 编辑用户家目录下的condarc文件，设置环境存储路径和包存储路径。

上面两个路径可以按你的喜好修改，只是要注意：

路径中没有中文或空格。
该路径确实可以在你的计算机上创建。例如，如果你的计算机没有D盘，只有C盘，用D:\...就不合适。

修改完成后，保存.condarc 文件，关闭之。现在你应该能按照前面几节的步骤用conda进行环境管理了。

2.4.3 pip安装包，遇到OSError

用pip安装包，出现形如下的OSError错误：ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 13] Permission denied: ...，信息指向一个whl文件。

产生原因是pip 的本地缓存目录中的 .whl 文件权限不对。可能是之前用管理员身份运行的 pip 创建了这些缓存文件，现在普通用户身份无法写入。

可用pip cache purge清理pip缓存，然后再安装该包。

pip cache purge # 清理pip缓存
pip install jieba # 重新安装要装的包，这里是jieba包

图 2.8: `ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 13] Permission denied: ...`，信息指向一个`whl`文件。

2.4.4 启动Anaconda Prompt时报错

造成这一问题的原因应该有很多。下面举一个作者亲身经历的案例，案例中的原因是改变了base环境中的包版本，导致base环境无法启动。相关经验教训是：

不要改变base环境中包的版本
尽量为项目创建新的环境，在新的环境中安装需要的包，运行Python代码。

AnacondaPrompt崩溃实录：作者现身说法

故事背景：用户发现周二晚上还能跑的爬虫代码，到周三就不能获取数据了，于是将爬虫代码发给AI排查问题。AI的结论是数据来源网站的API更换，最后也没有解决相关数据的获取。

周四，当用户启动AnacondaPrompt准备用Jupyter Notebook写点东西时，一大堆报错扑面而来，打了用户一个措手不及。

【兴师问罪的用户】：

昨天你是不是对我的Python环境做了什么，我现在启动anaconda prompt，有报错，且(base)没有了，直接是显示路径

【冷静的小虾】：

先说我能确认做过什么：

在你的 miniconda3 基础环境里执行过 pip install app-store-scraper（安装到 C:\Users\HUAWEI\miniconda3\Lib\site-packages）
用隔离的 Python 3.13.12 创建了一个 venv（路径 C:\Users\HUAWEI\.workbuddy\binaries\python\envs\default），和 conda 完全分开
在那个 venv 里装了 requests

第1条有可能带来副作用，但通常 pip install 不会破坏 conda 的 prompt 显示。

要准确判断，需要你把报错信息贴给我看。

具体操作：打开 Anaconda Prompt，把显示的报错文字完整复制过来。常见的几种情况：

现象	可能原因
`(base)` 消失，直接显示路径	conda init 配置被改动，或 `.bashrc`/`.bash_profile` 出问题
报 `CondaError` 或 `CommandNotFoundError`	conda 环境变量或脚本损坏
报某个包的 import 错误	pip 安装了与现有包冲突的版本

把错误信息发给我，我来判断是否是昨天操作引起的，以及怎么修复。

【乖乖听话的用户】：

C:\Users\HUAWEI\miniconda3\Lib\site-packages\requests\__init__.py:89: RequestsDependencyWarning: urllib3 (2.7.0) or chardet (3.0.4) doesn't match a supported version!
  warnings.warn("urllib3 ({}) or chardet ({}) doesn't match a supported "
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\HUAWEI\miniconda3\Lib\site-packages\conda\exception_handler.py", line 18, in __call__
    return func(*args, **kwargs)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "C:\Users\HUAWEI\miniconda3\Lib\site-packages\conda\cli\main.py", line 77, in main_sourced
    from ..activate import _build_activator_cls
  File "C:\Users\HUAWEI\miniconda3\Lib\site-packages\conda\activate.py", line 48, in <module>
    from .exceptions import ActivateHelp, ArgumentError, DeactivateHelp, GenericHelp
  File "C:\Users\HUAWEI\miniconda3\Lib\site-packages\conda\exceptions.py", line 17, in <module>
    from requests.exceptions import JSONDecodeError
ImportError: cannot import name 'JSONDecodeError' from 'requests.exceptions' (C:\Users\HUAWEI\miniconda3\Lib\site-packages\requests\exceptions.py)

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\HUAWEI\miniconda3\Scripts\conda-script.py", line 12, in <module>
    sys.exit(main())
             ^^^^^^
  File "C:\Users\HUAWEI\miniconda3\Lib\site-packages\conda\cli\main.py", line 105, in main
    return conda_exception_handler(main, *args, **kwargs)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "C:\Users\HUAWEI\miniconda3\Lib\site-packages\conda\exception_handler.py", line 386, in conda_exception_handler
    return_value = exception_handler(func, *args, **kwargs)
                   ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "C:\Users\HUAWEI\miniconda3\Lib\site-packages\conda\exception_handler.py", line 21, in __call__
    return self.handle_exception(exc_val, exc_tb)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "C:\Users\HUAWEI\miniconda3\Lib\site-packages\conda\exception_handler.py", line 52, in handle_exception
    from .exceptions import (
  File "C:\Users\HUAWEI\miniconda3\Lib\site-packages\conda\exceptions.py", line 17, in <module>
    from requests.exceptions import JSONDecodeError
ImportError: cannot import name 'JSONDecodeError' from 'requests.exceptions' (C:\Users\HUAWEI\miniconda3\Lib\site-packages\requests\exceptions.py)

C:\Users\HUAWEI>

【依旧冷静的小虾】：

看到报错了，问题很清晰，确实是昨天 pip install app-store-scraper 动了 base 环境的包版本导致的。

【诊断】

两个错误叠加：

问题	原因
`urllib3 (2.7.0) doesn't match a supported version`	urllib3 被升级到了 2.x，但 requests 旧版只支持 urllib3 < 2.0
`cannot import name 'JSONDecodeError' from 'requests.exceptions'`	requests 版本太旧（< 2.28.0），conda 自身依赖这个接口

两个包版本不兼容，conda 的激活脚本跑不起来，所以 (base) 消失了。

【修复方法】

在 Anaconda Prompt 里直接运行（此时虽然 conda 命令坏了，但 pip 还能用）：

pip install "requests>=2.28.0,<3.0" "urllib3>=1.26,<2.0"

这条命令会把 requests 升到支持 JSONDecodeError 的版本，同时把 urllib3 降回 1.x 系列，两边兼容。

运行完之后关闭再重新打开 Anaconda Prompt，(base) 应该就回来了。

如果 pip 也找不到（极少数情况），备用方案是直接用 Python 执行：

C:\Users\HUAWEI\miniconda3\python.exe -m pip install "requests>=2.28.0,<3.0" "urllib3>=1.26,<2.0"

事后建议：以后需要安装额外包，最好新建一个 conda 环境（conda create -n myenv python=3.11），不要在 base 里 pip install，就不会污染 conda 本身的依赖。

故事的结局：base环境回来了，Anaconda Prompt看似恢复了正常。

用户要求AI记住：不用base环境跑代码；以后需要运行Python代码，都在用户指定的环境里跑；安装新包，要经过用户同意。

但关于AI的故事，并不总是好结局。

很多时候，是AI冷静地胡说，用户懵逼地挣扎，直至放弃，特别是当用户对AI的言行毫无辨别力时。

AI可以拓宽我们的能力边界，但无法替我们产出超越自身认知的成果。人在与AI协同工作时，要始终把我方向盘，保持对方向和节奏的把控，至少要在被AI一路狂飙带入天坑一切都太难挽回之前停下。

2.5 练习

在自己的电脑上安装Miniconda。
新建一个环境，Python版本使用3.14。如果不知道这个环境要叫什么名字，用你自己的名字拼音。
在2中新建的环境中，安装包pandas。
用conda list pandas确认pandas包安装成功。

2.6 参考资料

Anaconda官网

清华源Anaconda软件仓库

修改conda默认envs_dirs和pkgs_dirs