安装 conda
conda 分为 anaconda 和 miniconda，anaconda 是一个包含了许多常用库的集合版本，miniconda 是精简版本（只包含conda、pip、zlib、python 以及它们所需的包）
- miniconda 官网： https://conda.io/miniconda.html
- anaconda 官网： https://www.anaconda.com/download
检查 conda 是否安装成功，返回conda版本号则说明安装成功
conda --version
升级 conda
conda update conda添加镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
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/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
目前国内提供conda镜像的大学
清华大学: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
北京外国语大学: https://mirrors.bfsu.edu.cn/help/anaconda/
南京邮电大学: https://mirrors.njupt.edu.cn/
南京大学: http://mirrors.nju.edu.cn/
重庆邮电大学: http://mirror.cqupt.edu.cn/
上海交通大学: https://mirror.sjtu.edu.cn/
哈尔滨工业大学: http://mirrors.hit.edu.cn/#/home
(目测哈工大的镜像同步的是最勤最新的)
查看已经添加的channels
conda config --get channels
已添加的channel在哪里查看
# windows 用户在C:\Users\～\下面
windows 用户无法直接创建 .condarc 文件，需要通过指令
conda config --set show_channel_urls yes
生成该文件，然后可以通过 vim/notepad++ 再修改
恢复默认镜像源
conda config --remove-key channels创建/删除 环境
命令创建python版本为X.X、名字为 env_name 的虚拟环境。env_name文件可以在Anaconda安装目录 envs文件下找到。
conda create -n env_name python=3.8
在conda环境下，输入以下命令查看当前存在的环境：
conda env list（或者输入conda info --envs也是一样滴）删除环境
conda remove -n env_name --all
conda env remove -n env_name重命名环境
将 --clone 后面的环境重命名成 -n 后面的名字
conda create -n torch --clone py3 # 将 py3 重命名为 torch
创建完成环境之后，系统会提示如何 进入和退出环境
conda activate env_name # 进入环境
conda deactivate # 退出环境
在conda环境内使用 pip安装
在anaconda下用pip装包的原因：尽管在anaconda下我们可以很方便的使用conda install来安装我们需要的依赖，但是anaconda本身只提供部分包，远没有pip提供的包多，有时conda无法安装我们需要的包，我们需要用pip将其装到conda环境里。
首先进入指定的环境中，然后再通过 pip 安装即可，命令如下
注！安装特定版本的包，conda用“=”，pip用“==”
conda activate env_name # 进入环境
conda install numpy=1.93
pip install numpy==1.93
conda deactivate # 安装完之后记得退出环境安装/删除 命令:
conda install gatk
conda install gatk=3.7 # 安装特定的版本:
conda install -n env_name gatk # 将 gatk 安装都 指定env_name中
当然, 也可以用这个命令进行搜索（会稍微慢一点）
conda search gatk
安装完成后，可以用“which 软件名”来查看该软件安装的位置：
which gatk
查看已安装的库:
conda list
conda list -n env_name # 查看 env_name 下的库
更新指定库:
conda update gatk
conda update --all # 升级全部库删除环境中的某个库：
conda remove --name env_name gatk卸载 conda
清理：rm -rf /opt/anaconda3
删除 ~/.bash_profile中anaconda的环境变量
删除Anaconda的可能存在隐藏的文件rm -rf ~/.condarc ~/.conda ~/.continuum
经过以上步骤后，Anaconda 就被彻底删除了。
CondaHTTPError 问题
对于创建环境或者安装库的时候可能出现 CondaHTTPError 的问题，提供一下两种解决方案
1、添加国内镜像源，可以参考上面【2】的添加办法，或者在系统C盘用户文件夹下面，会有一个 .condarc 的文件，在此可以手动自行添加 channels
2、可能是现有的库文件版本较低，可以尝试升级下现有的库，方法如下
conda update --all # 升级全部库
来源：https://blog.51cto.com/u_16213688/7192603