1. 修改.condarc文件

.condarc保存了anaconda的配置信息，该文件存储在C:\Users\xxxx\.conda\ 路径中。如下：

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
ssl_verify: true
show_channel_urls: true

我们可以直接编辑该文件修改，下面我添加了清华源，同时修改了envs_dirs和pkgs_dirs的路径：

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true
envs_dirs:
  - D:\DevTools\Anaconda3-5.2.0\envs
  - D:\DevTools\Anaconda3-5.2.0\AppData\Local\conda\conda\envs                  
pkgs_dirs:
  - D:\DevTools\Anaconda3-5.2.0\pkgs
  - D:\DevTools\Anaconda3-5.2.0\AppData\Local\conda\conda\pkgs

我们可以使用conda info 命令查看anaconda配置信息。

2. anaconda常用命令

2.1 包管理

# 列出当前环境下所有安装的 conda 包。
$ conda list
 
# 列举一个指定环境下的所有包
$ conda list -n env_name
 
# 查询库
$ conda search scrapys
 
# 安装库安装时可以指定版本例如：（scrapy=1.5.0）
$ conda install scrapy
 
# 为指定环境安装某个包
$ conda install --name target_env_name package_name
 
# 更新安装的库
$ conda update scrapy
 
# 更新指定环境某个包
$ conda update -n target_env_name package_name
 
# 更新所有包
$ conda update --all
 
# 删除已经安装的库也尅用（conda uninstall）
$ conda remove scrapy
 
# 删除指定环境某个包
$ conda remove -n target_env_name package_name
 
# 删除没有用的包
$ conda clean -p

2.2 虚拟环境管理

# 查看现有的环境
$ conda info --env


# 创建环境，后面的python=3.6是指定python的版本
$ conda create --name env_name python=3.6
 
# 创建包含某些包的环境（也可以加上版本信息）
$ conda create --name env_name python=3.7 numpy scrapy
 
# 激活某个环境
$ activate env_name
 
# 关闭某个环境
$ conda deactivate
 
# 复制某个环境
$ conda create --name new_env_name --clone old_env_name
 
# 删除某个环境
$ conda remove --name env_name --all
 
# 生成需要分享环境的yml文件（需要在虚拟环境中执行）
$ conda env export > environment.yml
 
# 别人在自己本地使用yml文件创建虚拟环境
$ conda env create -f environment.yml

参考链接：https://juejin.cn/post/6844903833412321294