[python]conda工具(介绍+使用)是的，只有安装了 Anaconda、Miniconda 或 Miniforg

只有安装了 Anaconda、Miniconda 或 Miniforge 这类基于 Conda 的发行版，系统中才会有 conda 这个命令行工具。

一/conda工具的介绍

1. Conda 的来源

发行版	说明
Anaconda	`完整版`的数据科学平台，包含`conda`+Python+预装1500+科学计算包（体积较大）
Miniconda	`精简版`的数据科学平台，仅包含`conda`+Python+核心依赖（体积小，推荐）
Miniforge	社区版，默认使用 `conda-forge` 包源（无商业限制）

共同点：这些发行版都会安装 conda 可执行文件（通常位于 ~/miniconda3/bin/conda 或类似路径）。

2. 其他情况不会有 `conda`

原生 Python 安装：
从 python.org 直接下载安装的 Python 不会包含 conda。
系统自带 Python：
Linux/macOS 系统自带的 Python 不会包含 conda。

(系统自带的python, 通常位于/usr/bin目录下)
仅使用 venv/virtualenv：
通过 python -m venv .venv 创建的虚拟环境不会生成 conda 命令。

3. 为什么你会看到 `(base)`？

如果终端提示符中有 (base)，说明：

你的系统安装了 Anaconda/Miniconda
Conda 被配置为自动激活 base 环境（通过修改 Shell 配置文件实现）

# 验证 Conda 是否安装
which conda       # 查看 conda 路径
conda --version   # 查看 conda 版本

4. 不需要 Conda 时的解决方案

场景：想用原生 Python 虚拟环境（`venv`），但不想看到 `(base)`

# 永久禁用 Conda 自动激活 base
conda config --set auto_activate_base false

# 临时退出当前 base 环境
conda deactivate

场景：想完全移除 Conda

卸载 Anaconda/Miniconda：

rm -rf ~/miniconda3  # 默认安装路径

切记, 别忘了清理 Shell 配置文件（如 ~/.bashrc）中的 Conda 初始化代码：
```
nano ~/.bashrc  # 删除 conda init 相关段落
```

5. conda 查看config中某个变量的值

在conda中，你可以通过多种方式查看配置文件（.condarc）中某个变量的值。

.condarc是anaconda, miniconda等这些基于 Conda 的发行版的配置文件

conda配置文件通常位于用户的主目录下，名为.condarc。

以下是一些常见的方法来查看或修改conda配置文件中的变量值：

1. 查看所有配置变量(--show)

要查看所有的conda配置变量及其值，你可以使用以下命令：

conda config --show

这会列出所有的配置项及其当前值。

2. 查看特定配置变量的值(--show)

如果你只想查看某个特定配置变量的值，可以使用以下命令：

conda config --show <variable_name>

将<variable_name>替换为你想要查询的配置变量名。

例如，要查看auto_activate_base配置的值，可以使用：

conda config --show auto_activate_base

3. 直接编辑`.condarc`文件

你也可以直接编辑.condarc文件来查看或修改配置。这个文件通常位于你的用户目录下（例如，在Linux或macOS上是~/.condarc，在Windows上是%USERPROFILE%.condarc）。你可以使用文本编辑器打开它，例如使用命令行：

nano ~/.condarc  # Linux/macOS
notepad %USERPROFILE%.condarc  # Windows

这将打开文件，你可以查看或编辑其中的内容。

4. 设置.condarc文件中的变量(--set)

conda config --set auto_activate_base true

5. 使用`conda config --get` `亲测: 该方法在macos电脑的终端不可用`

另一种获取特定配置项值的方法是使用：

conda config --get <variable_name>

这和直接查看所有配置然后搜索特定项相比，更直接一些。例如：

conda config --get channels

6. 总结

以上方法可以帮助你查看conda配置文件中的变量值。选择最适合你的情况的方法来访问这些配置信息。如果你需要修改这些值，可以使用conda config --set <variable_name> <value>命令来设置新的值。例如：

conda config --set channels defaults

这将设置channels的值为defaults。

7. 虚拟环境方案对比

工具	命令	环境提示符	管理工具来源
Conda	`conda create`	`(base)`	Anaconda/Miniconda
venv	`python -m venv`	`(.venv)`	Python 标准库
virtualenv	`virtualenv .venv`	`(.venv)`	PyPI 安装

8. 总结

✅ conda 的存在证明你安装了 Anaconda/Miniconda
✅ (base) 是 Conda 的默认环境提示符
✅ 可通过 conda config --set auto_activate_base false 消除 (base)
✅ 纯 Python 项目推荐使用标准库的 venv（无需 Conda）

2/conda工具的使用

<1>创建虚拟环境

conda create --name py3.6   python=3.6

<2>删除虚拟环境

conda remove --name py3.6  --all

<3>环境的激活和退出

conda activate py3.6  # 激活虚拟环境, 相当于进入到这个虚拟环境
conda deactivate      # 退出当前所在的虚拟环境

<4>查看所有环境(包括base环境, 以及后来通过conda工具安装的其他环境)

conda env list

<5>包的管理

# 安装numpy模块(默认是从conda频道安装)
conda install numpy

# 安装akshare模块(指定了从conda-forge频道安装，因为akshare不在默认的conda频道中。)
# conda频道, 类似pip的pypi
conda install -c conda-forge akshare

# 查看已经安装的模块
conda list

# 搜索模块信息
conda search numpy

# 删除模块
conda remove numpy

# 更新模块
conda update numpy

# 更新全部模块：
conda update --all

# 更新conda
conda update conda

# 更新python
conda update python

<6>解决conda install xxx速度慢的问题

使用conda安装包往往很慢，需要设置conda的国内源, 在.condarc文件中, 修改channels 也可以使用如下命令添加源; conda config --add channels 'mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pk…'

查看设置的源 conda --show channels 也可以使用conda info查看基本信息

6/我在电脑上安装了anaconda, 我又通过conda工具安装了一个虚拟的环境, 那么这2个环境是共用的一个conda工具吗?还是每个环境都有自己独有的conda工具?如果我通过conda install命令安装某个库, 那么是安装在哪一个环境中了.

你的理解方向是对的，这确实涉及Anaconda的核心工作原理。简单来说，你的电脑上只有一套conda工具，由它来管理所有环境。当你用conda install安装库时，库会被安装到当前激活的虚拟环境中，而不是到处乱装。

为了让你更清楚地理解，我将核心要点整理成下表：

核心问题	答案
conda工具是共享的吗？	是。整个电脑上只有一套Anaconda或Miniconda安装，自带唯一的`conda`命令来统一管理所有环境。
每个环境是否独立？	是。每个虚拟环境（包括`base`基础环境）都是完全隔离的，拥有自己的Python解释器、包目录和配置文件。
`conda install`装在哪？	当前激活的环境中。这是使用conda最关键的规则。你在哪一个环境通过conda install xxx, 那么它就安装在哪一个环境, 对其他的环境(包括base环境)是没有任何影响的.

7 如何确认和管理环境

确保库装对地方，关键在于确认你当前在哪个环境下操作。

查看当前环境：打开终端（或Anaconda Prompt），命令行的最前面通常会用括号()标出当前环境名。例如，(base)表示你在基础环境中。你随时可以运行 conda env list 来查看所有环境列表，并用*号识别当前激活的是哪一个。
切换环境：要进入一个虚拟环境（例如名为myenv的环境），使用命令 conda activate myenv。之后所有的conda install操作都会仅作用于这个环境。完成工作后，可以用 conda deactivate 退出当前环境。

8 环境与包的物理位置

从文件系统的角度看，这种结构是这样的：

Anaconda主目录：例如~/anaconda3或C:\Anaconda3。这是conda工具本身和base基础环境所在的位置。
虚拟环境目录：所有虚拟环境都存放在主目录下的envs文件夹里。例如，一个叫myenv的环境，其完整路径通常是~/anaconda3/envs/myenv。
包安装位置：在虚拟环境中用conda install安装的包，会被放在该环境自己的目录下（如envs/myenv/lib/python3.x/site-packages/），从而实现与环境外的完全隔离。

9 最佳实践建议

一个公认的最佳实践是：尽量不要在base环境中安装额外的库，而应为不同的项目创建独立的虚拟环境。这样做可以避免因为包版本冲突而导致base环境崩溃，保持系统稳定。

如果你想了解如何创建新的虚拟环境、将特定环境导出为配置文件与他人共享，或者遇到环境激活不成功等问题，我可以为你提供更具体的指导。

[python]conda工具(介绍+使用)