https://www.anaconda.com/download#download-section
---
cd /data/site/htmltoo.opt/common
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
yes
---
https://docs.anaconda.com/miniconda/index.html#latest-miniconda-installer-links
mkdir -p ~/miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm -rf ~/miniconda3/miniconda.sh
~/miniconda3/bin/conda init bash
~/miniconda3/bin/conda init zsh
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
source ~/.bashrc
conda --version
conda update conda
---
-创建一个默认 Python 版本的环境（通常是安装 Anaconda 时自带的 Python 版本），运行以下命令：
conda create --name myenv
-创建环境时指定版本号。例如，创建一个 Python 3.9 的环境：
conda create --name myenv python=3.9
-激活环境：
conda activate myenv
激活后，你的终端提示符会显示当前激活的环境名称，以提醒你正在使用哪个环境。例如：
(myenv) yourusername@hostname:
-安装所需的包。例如，安装 NumPy：
conda install numpy
conda install numpy=1.19.2
conda install numpy pandas matplotlib
-列出环境
conda env list
-切换环境
conda activate otherenv
-停用环境
conda deactivate
-删除环境, 可以将其删除以释放系统资源：
conda remove --name myenv --all
-将当前环境导出到一个 YAML 文件：
conda env export > environment.yml
-导入环境
conda env create -f environment.yml
-复制环境
conda create --name newenv --clone myenv
-添加清华大学的镜像源
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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
-设置显示频道地址
conda config --set show_channel_urls yes
cat ~/.condarc
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true
-切换回官方镜像源
conda config --remove-key channels
conda config --add channels defaults
-尝试修复环境：
conda update --all
-清理未使用的包和缓存：
conda clean --all
