1- Miniconda 简介

1.1- 为什么选择 Miniconda？

2- 准备工作

2.1- 系统要求

操作系统	架构	磁盘空间	内存
Windows 10+	x86_64	≥ 400MB	≥4GB
macOS 10.13+	ARM/x64	≥ 300MB	≥4GB
Linux (主流发行版)	x86_64	≥ 300MB	≥4GB

2.2- 下载安装包

• 官网下载：Miniconda 官方页面
• 镜像加速（国内推荐）：
  • 清华源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
  • 示例文件名：
    • Windows: Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe
    • macOS: Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh (Apple Silicon)
    • Linux: Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

3- 安装 Miniconda

3.1- Windows 安装步骤

1. 双击安装程序 → 同意许可协议。

2. 选择安装路径（路径需全英文且无空格，如 D:\miniconda3）。

3. 勾选关键选项：

   • ☑️ Add Miniconda3 to PATH（自动配置环境变量）
   • ☑️ Register Miniconda3 as the system Python（注册系统级 Python）

4. 完成安装 → 打开终端验证：

   conda --version  # 应输出类似 conda 23.11.0
   

3.2- macOS/Linux 安装步骤

# 进入安装包目录，执行安装脚本
bash Miniconda3-latest-*.sh

# 按提示操作：
# 1. 按回车阅读协议 → 输入 yes 同意
# 2. 设置安装路径（默认 ~/miniconda3）
# 3. 输入 yes 初始化 Conda

4- 环境变量配置

4.1- 手动配置（若安装时未自动配置）

4.1.1- 配置示意图

Windows 环境变量配置步骤：
1. 右键点击【此电脑】→【属性】
2. 选择【高级系统设置】→【环境变量】
3. 在Path中添加以下路径：
   - Miniconda安装目录（如D:\miniconda3）
   - Miniconda\Scripts目录
   - Miniconda\Library\bin目录

（注：配置示意图请参考 _resources 目录下的 conda_env_config.png）

操作系统	配置方式
Windows	1. 右键点击【此电脑】→【属性】

2. 选择【高级系统设置】→【环境变量】

3. 在 Path 中添加：

   • D:\miniconda3
   • D:\miniconda3\Scripts
   • D:\miniconda3\Library\bin |
     | macOS/Linux | 1. 打开终端

4. 使用 vim/nano 编辑配置文件：

   vim ~/.bashrc
   

5. 添加：export PATH="/path/to/miniconda3/bin:$PATH"

6. 执行：source ~/.bashrc |

5- 虚拟环境管理

5.1- 创建与激活环境

# 创建名为 "project1" 的环境，指定 Python 3.10
conda create -n project1 python=3.10

# 激活环境
conda activate project1   # Windows/macOS/Linux通用命令（Conda ≥4.6）

5.2- 环境管理命令速查

命令	功能
conda env list	查看所有环境
conda activate <env_name>	切换环境
conda deactivate	退出当前环境
conda remove -n <env> --all	删除环境

6- 包管理与镜像加速

6.1- Conda 镜像配置

6.1.1- 清华源配置

# 一次性配置命令
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --set show_channel_urls yes

6.1.2- 多源切换示例

# 临时使用官方源
conda install numpy --channel defaults

# 添加中科大源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

6.1.3- 镜像状态检查

conda config --show channels  # 查看当前镜像源配置

6.2- 包安装示例

# 通过 Conda 安装（推荐）
conda install numpy pandas matplotlib

# 通过 Pip 安装（国内镜像加速）
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

6.2.1- Conda 与 Pip 协同注意事项

1. 优先使用 Conda 安装基础依赖
2. 当 Conda 仓库没有所需包时再使用 Pip
3. 混合安装后建议使用以下命令检查依赖关系：

conda list  # 查看所有已安装包
pip list --not-required  # 查看通过pip安装的非依赖项

4. 创建环境时记录所有安装来源：

conda env export > environment.yml  # 导出环境时会自动包含pip安装的包

7- 验证与基础操作

7.1- 验证安装

# 检查 Python 版本
python --version

# 查看已安装包列表
conda list

7.2- 环境导出与恢复

# 导出环境配置到 YAML 文件
conda env export > environment.yml

# 从 YAML 文件创建环境
conda env create -f environment.yml

8- 高级技巧与扩展

8.1- Jupyter Notebook 集成

# 在虚拟环境中安装 Jupyter
conda install jupyter

# 启动 Notebook 并绑定当前环境
python -m ipykernel install --user --name project1 --display-name "Python (project1)"

8.2- 多版本 Python 共存

# 创建 Python 3.7 环境
conda create -n legacy python=3.7

# 切换环境并验证
conda activate legacy
python --version  # 输出 Python 3.7.x

9- 常见问题与解决

9.1- 环境激活失败

• 症状：conda: command not found
• 解决：检查环境变量配置，或重启终端。

9.2- 包安装冲突

• 示例错误：UnsatisfiableError: The following specifications were found to be incompatible

• 解决：创建新环境并指定主版本：

  conda create -n new_env python=3.9 pandas=1.4
  

9.3- 镜像源失效

• 恢复默认源：

  conda config --remove-key channels
  

10- 总结

通过 Miniconda，开发者可以快速搭建灵活、隔离的 Python 开发环境，结合镜像加速和虚拟环境管理，大幅提升工作效率。建议将本指南与 Conda 官方文档 结合使用，探索更多高阶功能（如环境克隆、依赖分析等）。

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附：Cheat Sheet 速查表
下载地址：Conda Cheat Sheet