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【Anconda安装教程】安装到环境配置全流程

news 来源：原创 2025/6/27 5:33:59

目录

前言

一、进入官网下载

 二、下载Anconda​编辑

三、安装Anconda

四、配置环境变量

五、验证是否安装成功

六、anaconda的使用

情况一：电脑现在没有装python或者现在装的可以卸载掉

情况二：电脑目前装了python，但想保留它

 6.1 进入命令窗口

​编辑

6.1 查看已存在虚拟环境

 6.2 创建虚拟环境

6.3 进入虚拟环境

6.4 退出虚拟环境

6.5 指定conda环境路径

前言

如果是用于深度学习，在这之前可以先安装好python

一、进入官网下载

Anaconda下载地址：

Download Success | Anaconda

anaconda的安装

你可以根据你的操作系统是32位还是64位选择对应的版本到官网下载（https://www.anaconda.com），但是官网下载龟速，建议到清华大学镜像站下载

下载好合适的版本之后将安装包用管理员身份打开，开始下载程序

 

【Anaconda与Miniconda的区别】

✅ 1. 核心区别总结

特性AnacondaMiniconda
安装包大小很大（>3GB）很小（~50MB）
是否自带大量包是（自带几百个科学计算包）否（只带conda和Python）
初学者友好度高（开箱即用）低（需手动安装常用包）
灵活性一般（自带包多，占空间）高（按需安装，轻量）
适用场景零基础用户、快速搭建环境进阶用户、定制化部署
✅ 2. 更详细地对比
方面AnacondaMiniconda
自带包包含了如 numpy, pandas, scipy, matplotlib, jupyter, scikit-learn 等常用数据科学/机器学习库只包含最基础的 conda、python
磁盘占用安装后可能占用 4~5 GB 空间安装后不到 500 MB
初学者体验安装完就能用，适合新手或网络慢的人需要联网手动安装所需包
更新频率稳定但大多数库版本更新稍慢（Anaconda维护节奏）直接从 Conda 官方源安装，可获取最新版本
定制化能力包多，不容易精简灵活，适合按需构建环境
✅ 3. 哪个更适合你？
使用者类型推荐选择
刚入门数据科学、机器学习的用户✅ Anaconda：安装即用，学习曲线更平缓
熟悉 Python 包管理，想轻量灵活配置✅ Miniconda：自由、干净，适合专业/研发
做镜像打包、Docker 构建等部署工作✅ Miniconda：体积小，方便部署到服务器

✅4. 二者可以互转吗？

可以。

例如你用的是 Miniconda，只需：

conda install anaconda

即可变成一个完整的 Anaconda 环境。

 二、下载Anconda

 

三、安装Anconda

载好合适的版本之后将安装包用管理员身份打开，开始下载程序

可以改成你自定义的路径，但是要记清楚

当前最新版本是这种

 这两个勾都去掉

安装完成

四、配置环境变量

 如果你是直接在D盘建了一个Anaconda文件夹进行安装，就可以直接将以下四个路径添加进去，并且把他们移动到最上面（操作步骤看下图）

D:\Anaconda
D:\Anaconda\Scripts
D:\Anaconda\Library\mingw-w64\bin
D:\Anaconda\Library\bin

找到自己的anconda安装路径，把以上4条路径添加大系统环境变量中，如下图 【打开环境变量】

五、验证是否安装成功

 win+R——>输入【cmd】,打开命令窗口——>输入命令【conda --version】

 

出现anaconda的版本号即表示安装成功

六、anaconda的使用

情况一：电脑现在没有装python或者现在装的可以卸载掉

由于环境变量的优先级，在使用python时可能会产生anaconda和预先安装的python的冲突，不过很好解决。

 第一种解决方法就是可以直接卸载。

情况二：电脑目前装了python，但想保留它

想保留原python环境的原因有以下几点，如果没有特殊使用需求，可以直接卸载了，省的麻烦

  1. 原python环境安装了很多包，新的环境需要重新配，很麻烦
  2. 有些业务只能使用这个版本，新的可能不适配
  3. 已经配好了pytorch等环境

简单概括：原有python环境的依赖包都集中在一起，如果运行不同的项目，不同项目之间对同一个依赖包的版本要求不同，就得不停的切换版本运行，以至于运行环境混乱；

解决方法：通过Anconda中的conda命令创建虚拟环境。

【虚拟环境的作用】在项目开发过程中，每个项目都需要一个干净独立的运行环境，通过创建虚拟环境可以把不同项目之间的环境依赖相互隔开。需要运行哪个项目，就用哪个虚拟环境；哪个项目环境缺少相应依赖或依赖版本不对，修改项目对应的虚拟环境就可以了。

 6.1 进入命令窗口

 

6.1 查看已存在虚拟环境

conda env list

 如下图，以下是我创建的不同项目之间的虚拟环境。

 6.2 创建虚拟环境

创建一个【learn】的虚拟环境

conda create --name learn python=3.11  # --name 可以简写为 -n

【learn】表示创建的虚拟环境名称

【python=3.11】这里根据自己所安装的python版本进行选择。

6.3 进入虚拟环境

进入【learn】虚拟环境

conda activate learn

进入后，命令行前面会出现用“（）”包起来的虚拟环境路径

【测试安装依赖】

进入后如果安装依赖后，如：pip install numpy，这个包只会出现在该虚拟环境中

【验证是否安装成功】

这个命令可以看到所有安装的包，找一下看看是否存在【numpy】

pip list

6.4 退出虚拟环境

conda deactivate

6.5 指定conda环境路径

该命令会把之后创建的虚拟环境统一放在一个文件夹下，以便管理。

如果要指定conda环境的路径，需要设置envs_dirs，命令如下

只需要执行一次!

conda config --add envs_dirs D:/conda_envs

【D:/conda_envs】表是选择存放虚拟环境的路径

以上是创建虚拟环境常用的几个命令 

更多使用命令请看：【Canda】常用命令+虚拟环境创建到选择_canda环境-CSDN博客

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