Conda是一个开源的软件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。Conda主要用于Python程序，适用于Linux，OS X和Windows，也可以打包和分发其他软件。是目前最流行的 Python 环境管理工具 。

下面对conda的命令进行详解。

使用conda help显示conda可用的全部命令。下面一一进行解释：

 1 usage:  conda [-h] [-V] command ...
 2 clean    #移除不用的包和缓存文件
 3 config    #修改.condarc文件中的配置值，这里的.condarc文件类似于.vimrc或者.bashrc，用于配置conda的设置。模仿了git的配置命令，默认将配置写入到HOME文件夹下的.condarc文件中
 4 create    #从一系列特定的包创建一个新的conda环境
 5 help    #conda help文件
 6 info    #显示当前conda的信息，包括路径，channels等
 7 init    #初始化conda和shell的交互，实验性功能
 8 install    #在特定的环境安装一系列包
 9 list    #列出在一个conda环境中被linked(被关联)的包
10 package    #低等级的conda软件包实用程序？(实验性功能)不晓得有什么用
11 remove    #从一个特定的conda环境中移除一系列包
12 uninstall    #remove命令的别名
13 run    #在conda环境中跑一个可执行程序(实验性功能)
14 search    #找寻包并显示相关的信息。输入是MatchSpec，一种结构化查询语言。理解为一种约定的查询方式？
15 update    #把conda包更新到最新的兼容版本
16 upgrade    #update命令的别名

为了便于理解，列出部分conda命令的具体使用和输出结果。

1.新环境的创建和环境的删除，环境信息的查询

#conda新环境的创建
conda create -n '环境名' python='版本号'
#conda环境的卸载
conda remove -n '环境名' --all
#conda环境的查询
conda info -e

2.conda activate进入新环境后安装包的操作

#使用conda install命令安装包
conda install '包的名字'
conda install '包的名字'='版本号'  eg: conda install tensorflow=1.10
#使用conda search搜索包(目的是查看可获得的版本)
conda search '包的名字' eg: conda search tensorflow
#conda列出当前环境所有包
conda list
usage: conda-env [-h] {create,export,list,remove,update}
create    #基于environment file创建一个环境 一般形式是environment.yml
export    #导出一个给定的环境，导出.yml文件？没试过
list    #conda-env list和conda info -e效果一样
remove    #移除一个环境中所有的包，没有确认信息。一定小心使用。e.g.:conda-env remove -n '环境名'
update    #基于一个环境文件更新现在的环境和create一样有局限性
　　4.conda channels配置有关操作，换源：(目前国内只有清华的conda源可用，配置清华源即可)
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/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
# 打印当前conda配置(很长一串)
conda config --show
conda config --remove channels + 地址 或者直接在.condarc中配置，不用时删掉