[Python] conda、anaconda、miniconda的关系，miniconda安装，conda命令使用_miniconda和anocanda-程序员宅基地
什么是conda？
Conda是一个开源的包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。它主要用于Python编程语言及其相关的数据科学、机器学习等应用领域。
Getting started with conda — conda 23.11.1.dev14 documentation
什么是anaconda？
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，它包含了conda、Python和许多常用的科学计算、数据分析、机器学习等库。与Miniconda不同，Anaconda还包含了一些默认的预装软件包，例如Spyder IDE、Jupyter Notebook、TensorFlow、PyTorch等，这些软件包可以帮助用户更方便地进行数据处理、实验开发和模型训练等工作。Anaconda还提供了一个名为conda-forge的软件包源，用户可以从中安装一些第三方的软件包。总之，Anaconda是一个功能强大且易于使用的Python发行版，适用于各种科学计算和数据分析的应用场景。
Anaconda | The World’s Most Popular Data Science Platform
什么是miniconda?
Miniconda是一个轻量级的Anaconda发行版，它只包含conda和Python。相比于完整的Anaconda发行版，Miniconda的体积更小，安装速度更快，适合在资源受限的环境中使用，例如在某些嵌入式系统或容器中。同时，Miniconda也提供了与完整Anaconda相同的包管理功能和环境管理功能，用户可以通过conda命令来安装、更新、卸载软件包以及创建、切换和管理不同的环境。
Miniconda — miniconda documentation
Getting started with conda — conda 23.11.1.dev14 documentation
Windows下如何安装miniconda？
Installing Miniconda — miniconda documentation
下载最新版本的miniconda
Miniconda — miniconda documentation
双击你下载回来的exe，前面的保持默认设置，修改安装位置到非系统盘（C：）
点击“Next”: 
点击“Install”：
等待安装完成，点击“Next”：
点击“Finish”完成安装。如果你能从window搜索框中查找“Anaconda Prompt（miniconda3）”，说明安装成功：
鼠标左键点击“Anaconda Prompt（miniconda3）”，进入conda命令行窗口：
基于该命令行窗口，你可以执行“conda”相关的命令。
Commands — conda 23.11.0 documentation
conda命令使用
create命令
conda create — conda 23.11.1.dev14 documentation
conda create -y -n yolov8_train python=3.11脚本解释：
创建一个名为yolov8_train的conda环境，并指定Python版本为3.11。其中：
- create:表示要创建一个新的环境；
- -y:表示自动回答yes,不需要手动确认；
- -n yolov8_train:表示要创建的环境名称为yolov8_train;
- python=3.11:表示在该环境中安装的Python版本为3.11。
activate命令
conda activate yolov8_train
验证当前虚拟版本使用的python版本：
如果要重新激活miniconda本身的python环境，只要设置环境名为空：
info命令
https://conda.io/projects/conda/en/latest/commands/info.html
查看所有环境信息：“conda info -a”
只查看有哪些虚拟环境：“conda info -e”
查看系统环境变量：“conda info -s”
rename命令
对已经创建的python虚拟环境进行重命名。
conda rename — conda 23.11.1.dev14 documentation
也可以直接进行conda的虚拟环境所在文件夹目录，直接重命名文件夹，即可：
install命令
https://conda.io/projects/conda/en/latest/commands/install.html
Examples:
Install the package 'scipy' into the currently-active environment:
conda install scipy
Install a list of packages into an environment, myenv:
conda install -n myenv scipy curl wheel
Install a specific version of 'python' into an environment, myenv:
conda install -p path/to/myenv python=3.11
其他命令
我一般都是使用conda进行python虚拟环境创建，python虚拟环境的相关依赖包管理，使用“pip”命令来进行管理更加便利，因此剩余的命令基本上都不会使用，等用到了，再做介绍。
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