我要评论一、简介
anaconda和miniconda都是非常流行的python发行版，它们都提供了强大的包管理系统和环境管理系统，让python编程变得超级简单。
但miniconda是anaconda的精简版，只包含最基本的conda包管理器和python环境管理器，不像anaconda那样预装了大量库。miniconda体积小很多，启动速度超快，非常适合那些只需要基础功能的用户。你可以根据自己的实际需求，随时安装你需要的库。
1.1.anaconda
anaconda 是一个面向科学计算的 python 发行版，它包含了一个包管理器、python 环境管理器和一个 python 分发版。anaconda 预装了大量的库和工具，特别适合进行数据科学、机器学习、科学计算和分析等领域的工作。anaconda 也提供了一个图形界面的包管理器，叫做 anaconda navigator。
1.2.miniconda
miniconda 是 anaconda 的精简版，它只包含最基本的包管理器 conda 和 python 环境管理器，不包含预装的库。miniconda 体积更小，启动速度更快，适合那些只需要 conda 管理包和环境的用户。用户可以根据自己的需要安装所需的库。
简单来说，如果你需要一个功能齐全、预装了大量库的 python 发行版，可以选择 anaconda。如果你需要一个轻量级、快速的 python 环境，可以选择 miniconda。两者都使用 conda 作为包管理器，可以方便地安装、更新和管理 python 包。
简单来说：
- 需要全家桶、预装大量库的用户 → 选anaconda
- 需要轻量级、启动快的python环境 → 选miniconda下载安装
两者都使用conda作为包管理器，可以方便地安装、更新和管理python包。
1.3. conda用法
4.常用的开发工具搭配
| 序号 | 组合 |
|---|---|
| 1 | pycharm + anaconda + mysql+ navicat |
| 2 | pycharm + miniconda + mysql+ navicat |
| 3 | vs code + anaconda + mysql+ navicat |
| 4 | vs code + miniconda + mysql+ navicat |
二、下载地址
受限于国外站点的访问速度，这里选用国内的镜像源，如：清华大学开源软件镜像站
这里选择最新版：
- miniconda3-py313_25.3.1-1-windows-x86_64.exe
三、软件安装
3.1 常规安装
安装步骤一步步来，这里省略。
记得最后在高级选项（advanced options)处，勾选：
- add miniconda3 to my path env variable
- register miniconda3 as my default python3.13（vscode、pycharm）
这样自动添加了环境变量、自动关联了常用开发软件的python环境。
3.2 手工配置env
如果在安装过程中没有勾选上述选项也没有关系，只需要配置以下环境变量即可，如下：
e:\programdata\miniconda3 e:\programdata\miniconda3\scripts e:\programdata\miniconda3\library\bin
3.3 安装后验证
使用"win + r"组合键打开“运行” 程序，之后键入“cmd”打开命令提示符，再输入：
conda --version
验证miniconda3是否安装成功，不出意外，将返回如下字符串：
c:\users\administrator>conda --version conda 25.3.1
或者也可以在miniconda3安装程序列表下，找到
anaconda prompt：
四、conda常用命令使用
4.1 conda虚拟环境搭建
如上图所示，base 环境是安装 miniconda3 自带的，需要避免在 base 环境直接安装项目依赖，以免造成包冲突或环境混乱。
之后的软件开发中，可以创建自己的虚拟环境，创建命令如（conda create -n ${myenv} python=3.9），可以自由指定 python 版本（如 3.8、3.9 等）。
这样能确保依赖隔离，避免版本冲突（这也是为什么推荐 miniconda3 或者 anaconda3 的原因，因为每个虚拟环境都是相互独立的，互不干扰，避免产生环境问题），通过 conda activate myenv 快速切换环境。myenv 名字可以自己取，如 myenv313。
(base) c:\users\administrator>conda create -n myenv313 python=3.13
channels:
- defaults
platform: win-64
collecting package metadata (repodata.json): done
solving environment: done
==> warning: a newer version of conda exists. <==
current version: 25.3.1
latest version: 25.5.0
please update conda by running
$ conda update -n base -c defaults conda
## package plan ##
environment location: e:\programdata\miniconda3\envs\myenv313
added / updated specs:
- python=3.13
the following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
bzip2-1.0.8 | h2bbff1b_6 90 kb
ca-certificates-2025.2.25 | haa95532_0 130 kb
expat-2.7.1 | h8ddb27b_0 259 kb
libffi-3.4.4 | hd77b12b_1 122 kb
libmpdec-4.0.0 | h827c3e9_0 95 kb
openssl-3.0.16 | h3f729d1_0 7.8 mb
pip-25.1 | pyhc872135_2 1.3 mb
python-3.13.2 |hadb2040_100_cp313 16.8 mb
python_abi-3.13 | 0_cp313 7 kb
setuptools-78.1.1 | py313haa95532_0 2.2 mb
sqlite-3.45.3 | h2bbff1b_0 973 kb
tk-8.6.14 | h0416ee5_0 3.5 mb
tzdata-2025b | h04d1e81_0 116 kb
vc-14.42 | haa95532_5 11 kb
vs2015_runtime-14.42.34433 | hbfb602d_5 1.2 mb
wheel-0.45.1 | py313haa95532_0 167 kb
xz-5.6.4 | h4754444_1 280 kb
zlib-1.2.13 | h8cc25b3_1 131 kb
------------------------------------------------------------
total: 35.1 mb
the following new packages will be installed:
bzip2 pkgs/main/win-64::bzip2-1.0.8-h2bbff1b_6
ca-certificates pkgs/main/win-64::ca-certificates-2025.2.25-haa95532_0
expat pkgs/main/win-64::expat-2.7.1-h8ddb27b_0
libffi pkgs/main/win-64::libffi-3.4.4-hd77b12b_1
libmpdec pkgs/main/win-64::libmpdec-4.0.0-h827c3e9_0
openssl pkgs/main/win-64::openssl-3.0.16-h3f729d1_0
pip pkgs/main/noarch::pip-25.1-pyhc872135_2
python pkgs/main/win-64::python-3.13.2-hadb2040_100_cp313
python_abi pkgs/main/win-64::python_abi-3.13-0_cp313
setuptools pkgs/main/win-64::setuptools-78.1.1-py313haa95532_0
sqlite pkgs/main/win-64::sqlite-3.45.3-h2bbff1b_0
tk pkgs/main/win-64::tk-8.6.14-h0416ee5_0
tzdata pkgs/main/noarch::tzdata-2025b-h04d1e81_0
vc pkgs/main/win-64::vc-14.42-haa95532_5
vs2015_runtime pkgs/main/win-64::vs2015_runtime-14.42.34433-hbfb602d_5
wheel pkgs/main/win-64::wheel-0.45.1-py313haa95532_0
xz pkgs/main/win-64::xz-5.6.4-h4754444_1
zlib pkgs/main/win-64::zlib-1.2.13-h8cc25b3_1
proceed ([y]/n)?
downloading and extracting packages:
python-3.13.2 | 16.8 mb | ########5 | 17%
openssl-3.0.16 | 7.8 mb | ##############3 | 29%
tk-8.6.14 | 3.5 mb | ###########6 | 23%
setuptools-78.1.1 | 2.2 mb | ################################################## | 100%
pip-25.1 | 1.3 mb | ################################################## | 100%
vs2015_runtime-14.42 | 1.2 mb | ################################################## | 100%
sqlite-3.45.3 | 973 kb | ########################6 | 49%
xz-5.6.4 | 280 kb | ################################################## | 100%
expat-2.7.1 | 259 kb | | 0%
wheel-0.45.1 | 167 kb | | 0%
zlib-1.2.13 | 131 kb | | 0%
ca-certificates-2025 | 130 kb | | 0%
libffi-3.4.4 | 122 kb | | 0%
tzdata-2025b | 116 kb | | 0%
libmpdec-4.0.0 | 95 kb | | 0%
bzip2-1.0.8 | 90 kb | | 0%
vc-14.42 | 11 kb | | 0%
python_abi-3.13 | 7 kb | | 0%
...
安装成功后，将看到：
done # # to activate this environment, use # # $ conda activate myenv313 # # to deactivate an active environment, use # # $ conda deactivate (base) c:\users\administrator>
4.2 激活 & 退出 指定env环境
以上面创建的myenv313环境为例
1、激活 myenv313 环境
命令：conda activate myenv313
实验：
(base) c:\users\administrator>conda activate myenv313
2、退出 myenv313 环境
命令：conda deactivate
实验：
(myenv313) c:\users\administrator>conda deactivate (base) c:\users\administrator>
4.3 列出 conda 有哪些命令 - (conda -h)
(myenv313) c:\users\administrator>conda -h
usage: conda-script.py [-h] [-v] [--no-plugins] [-v] command ...
conda is a tool for managing and deploying applications, environments and packages.
options:
-h, --help show this help message and exit.
-v, --verbose can be used multiple times. once for detailed output, twice for info logging, thrice for debug logging, four times for trace logging.
--no-plugins disable all plugins that are not built into conda.
-v, --version show the conda version number and exit.
commands:
the following built-in and plugins subcommands are available.
command
activate activate a conda environment.
clean remove unused packages and caches.
commands list all available conda subcommands (including those from plugins). generally only used by tab-completion.
compare compare packages between conda environments.
config modify configuration values in .condarc.
content-trust signing and verification tools for conda
create create a new conda environment from a list of specified packages.
deactivate deactivate the current active conda environment.
doctor display a health report for your environment.
export export a given environment
info display information about current conda install.
init initialize conda for shell interaction.
install install a list of packages into a specified conda environment.
list list installed packages in a conda environment.
notices retrieve latest channel notifications.
package create low-level conda packages. (experimental)
remove (uninstall) remove a list of packages from a specified conda environment.
rename rename an existing environment.
repoquery advanced search for repodata.
run run an executable in a conda environment.
search search for packages and display associated information using the matchspec format.
tos a subcommand for viewing, accepting, rejecting, and otherwise interacting with a channel's terms of service (tos). this plugin periodically checks for updated terms of service for the active/selected channels. channels with a
terms of service will need to be accepted or rejected prior to use. conda will only allow package installation from channels without a terms of service or with an accepted terms of service. attempting to use a channel with a
rejected terms of service will result in an error.
update (upgrade) update conda packages to the latest compatible version.
4.4 列出当前env下已安装的库包 - (conda list)
(myenv313) c:\users\administrator>conda list # packages in environment at e:\programdata\miniconda3\envs\myenv313: # # name version build channel asttokens 3.0.0 pyhd8ed1ab_1 conda-forge bzip2 1.0.8 h2bbff1b_6 defaults ca-certificates 2025.4.26 h4c7d964_0 conda-forge colorama 0.4.6 pyhd8ed1ab_1 conda-forge comm 0.2.2 pyhd8ed1ab_1 conda-forge cpython 3.13.3 py313hd8ed1ab_101 conda-forge debugpy 1.8.11 py313h5da7b33_0 defaults decorator 5.2.1 pyhd8ed1ab_0 conda-forge exceptiongroup 1.3.0 pyhd8ed1ab_0 conda-forge executing 2.2.0 pyhd8ed1ab_0 conda-forge expat 2.7.1 h8ddb27b_0 defaults importlib-metadata 8.7.0 pyhe01879c_1 conda-forge ipykernel 6.29.5 pyh4bbf305_0 conda-forge ipython 9.3.0 pyh6be1c34_0 conda-forge ipython_pygments_lexers 1.1.1 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jedi 0.19.2 pyhd8ed1ab_1 conda-forge jupyter_client 8.6.3 pyhd8ed1ab_1 conda-forge jupyter_core 5.8.1 pyh5737063_0 conda-forge libffi 3.4.4 hd77b12b_1 defaults libmpdec 4.0.0 h827c3e9_0 defaults libsodium 1.0.18 h8d14728_1 conda-forge matplotlib-inline 0.1.7 pyhd8ed1ab_1 conda-forge nest-asyncio 1.6.0 pyhd8ed1ab_1 conda-forge openssl 3.1.0 hcfcfb64_3 conda-forge packaging 25.0 pyh29332c3_1 conda-forge parso 0.8.4 pyhd8ed1ab_1 conda-forge pickleshare 0.7.5 pyhd8ed1ab_1004 conda-forge pip 25.1 pyhc872135_2 defaults platformdirs 4.3.8 pyhe01879c_0 conda-forge prompt-toolkit 3.0.51 pyha770c72_0 conda-forge psutil 5.9.0 py313h827c3e9_1 defaults pure_eval 0.2.3 pyhd8ed1ab_1 conda-forge pygments 2.19.1 pyhd8ed1ab_0 conda-forge python 3.13.2 hadb2040_100_cp313 defaults python-dateutil 2.9.0.post0 pyhff2d567_1 conda-forge python_abi 3.13 0_cp313 defaults pywin32 308 py313h5da7b33_0 defaults pyzmq 26.2.0 py313h5da7b33_0 defaults setuptools 78.1.1 py313haa95532_0 defaults six 1.17.0 pyhd8ed1ab_0 conda-forge sqlite 3.45.3 h2bbff1b_0 defaults stack_data 0.6.3 pyhd8ed1ab_1 conda-forge tk 8.6.14 h0416ee5_0 defaults tornado 6.5.1 py313h827c3e9_0 defaults traitlets 5.14.3 pyhd8ed1ab_1 conda-forge typing_extensions 4.14.0 pyhe01879c_0 conda-forge tzdata 2025b h04d1e81_0 defaults ucrt 10.0.22621.0 h57928b3_1 conda-forge vc 14.42 haa95532_5 defaults vs2015_runtime 14.42.34433 hbfb602d_5 defaults wcwidth 0.2.13 pyhd8ed1ab_1 conda-forge wheel 0.45.1 py313haa95532_0 defaults xz 5.6.4 h4754444_1 defaults zeromq 4.3.5 hd77b12b_0 defaults zipp 3.22.0 pyhd8ed1ab_0 conda-forge zlib 1.2.13 h8cc25b3_1 defaults (myenv313) c:\users\administrator>
4.5 conda方式安装新库包- (conda install)（非pip方式安装）
(myenv313) c:\users\administrator>conda install send2trash (myenv313) c:\users\administrator>conda install pyperclip
## package plan ##
environment location: e:\programdata\miniconda3\envs\myenv313
added / updated specs:
- pyperclip
the following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
ca-certificates-2025.8.3 | h4c7d964_0 151 kb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
pyperclip-1.9.0 | pyh7428d3b_3 16 kb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
------------------------------------------------------------
total: 167 kb
the following new packages will be installed:
pyperclip anaconda/cloud/conda-forge/noarch::pyperclip-1.9.0-pyh7428d3b_3
the following packages will be updated:
ca-certificates 2025.7.14-h4c7d964_0 --> 2025.8.3-h4c7d964_0
proceed ([y]/n)? y
。。。
done
4.6 查看当前有哪些env & 生效的是哪个
在使用miniconda或anaconda进行python环境管理时，可以通过以下几种方式查看当前有哪些环境（envs），以及哪些环境正在被使用（即当前激活的环境）。
查看所有环境
要查看所有创建的环境，可以使用conda env list或conda info --envs命令。这两个命令的作用相同，都会列出所有可用的conda环境。
conda env list 或者conda info --envs
查看当前激活的环境
要查看当前正在使用的环境，可以使用conda activate命令不带任何参数，或者使用conda env list命令并结合查找带有星号（*）标记的行。星号表示当前激活的环境。
conda activate 或者conda env list
(base) c:\users\administrator>conda env list # conda environments: # myenv313 e:\programdata\miniconda3\envs\myenv313 base * e:\programdata\miniconda3 myenv313 e:\programdata\miniconda3\envs\myenv313
在这个例子中，base是默认环境，而 myenv313 是用户创建的一个环境。星号（*）表明base环境当前是激活状态。
使用conda env export查看当前环境的详细信息
如果你需要查看当前激活环境的详细信息（如已安装的包列表），可以使用conda env export命令。这会生成一个yaml文件，其中包含了当前环境的详细配置和包列表。
conda env export > environment.yaml
linux下可使用which python或which conda检查当前环境路径
在某些情况下，你也可以通过检查python或conda命令的路径来间接判断当前环境。例如：
which python 或者which conda
这将显示当前激活环境中python解释器或conda命令的路径。路径中会包含当前环境的目录信息，从而帮助你识别当前激活的环境。
总结:
通过上述方法，你可以轻松地查看和管理你的miniconda或anaconda环境，包括查看所有环境、当前激活的环境以及获取当前环境的详细信息。
五、conda切换镜像源
5.1 切换源说明
miniconda3 的默认源在国内下载速度可能会比较慢，所以建议使用国内的镜像源，以加快下载速度。同时，国外的镜像源可能会因为网络原因而无法连接，使用国内的镜像源可以提高稳定性。另外，使用国内的镜像源还可以加快软件包的更新速度，保证及时获取最新的软件包和安全补丁。
换成国内镜像源后，工具将会从国内的服务器下载软件包，预计下载 python 库速度快很多。
5.2 在cmd控制台下复制换源命令
注意：
- 如果 miniconda 换某个镜像源之后创建虚拟环境失败，就换另一个镜像源
anaconda换中国科技大学镜像源：
conda config --remove-key channels conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --set show_channel_urls yes pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
anaconda换清华源：
conda config --remove-key channels 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/ conda config --set show_channel_urls yes
操作完成后，配置就写入到了
c:\users\administrator.condarc
文件中，如下：
pip换中科大源
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
pip换阿里源
pip config set global.index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip换豆瓣源
pip config set global.index-url http://pypi.douban.com/simple/
pip换清华源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
命令解释
1、命令
conda config --set show_channel_urls yes
解释如下：
conda config --set show_channel_urls yes 用于生成 .condarc 文件，该文件在 c 盘的：
c:\users\自己的用户名文件夹，这个文件永久存放源命令，便于 conda 安装 python 库，也可以删除这个文件，删除之后就是用 miniconda 默认的源，默认源下载 python 库很慢。
.condarc里的内容为：
channels: - defaults show_channel_urls: true
2、命令
conda config --remove-key channels
解释如下：
恢复 miniconda3 的源为默认。
如果没有在 miniconda3 源命令开头一行加上 conda config --remove-key channels，也没有手动删除 .condarc 文件，换不同的源时，源内容会进行叠加，创建虚拟环境容易报错。
如果加上这行命令，即使在没有手动清除 .condarc 文件也不会把不同的源进行叠加。
简而言之，即清空已有源，防止换源进行叠加。
六、卸载miniconda3
1、卸载软件；
2、删除环境变量配置；
3、删除conda源配置；
七、常见错误
7.1 condaerror: run ‘conda init’ before ‘conda activate’
e:\programdata\miniconda3>conda activate myenv313
.
condaerror: run ‘conda init’ before ‘conda activate’
解决方案：
当遇到 “condaerror: run ‘conda init’ before ‘conda activate’” 这个错误时，意味着你的 conda 环境还没有正确初始化。这通常发生在新安装的 conda 或者在新的终端会话中首次使用 conda 时。
解决方法很简单，按照以下步骤操作：
首先运行初始化命令：
conda init
关闭当前终端窗口，然后重新打开一个新的终端窗口（这一步很重要，让初始化生效）
现在尝试再次激活你的环境：
conda activate myenv313
如果上述方法仍然有问题，可以尝试针对特定的shell进行初始化，例如：
- 对于command prompt (cmd.exe)：
conda init cmd.exe - 对于powershell：
conda init powershell
执行这些命令后，同样需要重启终端才能使更改生效。
到此这篇关于mininconda3安装和使用的具体步骤的文章就介绍到这了,更多相关mininconda3安装使用内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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