1.起因 #
从开始学习 python一直以来都是用的Anaconda,直到前不久实习公司里都是用的Miniconda,仔细了解了下发现Miniconda更加适合我。又刚好重装了自己的笔记本,就把Anaconda换成Miniconda了。
这里大概总结了下二者的区别:
- 选择Anaconda:
- 需要一个开箱即用的环境。
- 适合数据科学或机器学习的新手。
- 需要一个包含众多预装库的环境。
- 选择Miniconda:
- 想要一个轻量级的安装。
- 具有一定的Python和环境管理经验。
- 需要一个高度定制的Python环境。
那我是觉得安装环境什么的自己来比较舒服,就不用“大而全”的Anaconda了
2.Window安装 #
自从接触国内源以来,换来换去,最终还是觉得清华源是真正的“大而全”,因此,接下来都会使用清华源。https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
2.1 访问Miniconda清华源url #
2.2 点击Date旁的小箭头 #

该操作是为了获取当前最新版本的Miniconda安装包
2.3 选择安装包 #
Miniconda3-py311_24.4.0-0-Windows-x86_64.exe
文件名解读:py311就是指安装完后他的base环境是python3.11版本的(这个我推荐截止到文本所写时间都装py311吧,具体原因的话,我觉得相对较新,但是又不是最新,像现在的大模型都是基于py3.10+进行了,所以我是觉得如果对环境管理不是那么强的话,以3.11作为base挺好的)
2.4 下载安装 #
这边就只需要注意一个点,安装的目录环境,别的就是无脑下一步就行了。
这个我有个习惯可以跟大家分享:我的电脑有两个盘,一个C、一个D,我安装环境一般都是放在D盘下,并且会新建一个文件夹,名为Envs ,这样我会把所有开发环境都放在这个文件夹里,比如jdk8,Miniconda等。
2.5 系统环境变量 #
我的电脑–右键–属性–高级系统设置–环境变量–系统变量下的Path(建议用系统变量,当然你用用户变量也可以,但是只有在这个登录用户下生效)–加入以下内容
D:\Envs\miniconda3
D:\Envs\miniconda3\Library\bin
D:\Envs\miniconda3\Scripts注意 请自行更改你的安装目录,这里是我自己的目录

之后,一路确定点完就行。
2.6 验证 #
打开 cmd 窗口 输出
conda -V
输出对应conda版本即可
3.Linux安装 #
3.1 下载 #
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py311_24.4.0-0-Linux-x86_64.sh这里注意看自己Linux是什么架构的 x86_64 就是对应的架构 还有以下一些架构

3.2 执行脚本安装 #
./Miniconda3-py311_24.4.0-0-Linux-x86_64.sh
或者
bash Miniconda3-py311_24.4.0-0-Linux-x86_64.sh具体包名根据你自己下载的版本修改
脚本需要手动输入的时候输入 yes 就行,这样会自动添加环境变量
4.换源 #
4.1 conda换清华源 #
先执行 conda config --set show_channel_urls yes
然后到用户目录下,找到 .condarc 文件,像我就是 C:\Users\Administrator 这个目录下 Administrator 改成你自己对应的用户名
编辑 .condarc 文件
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/复制粘贴以下内容,保存
运行 conda clean -i 清除索引缓存
这样接下来的一系列 conda create/install 就是用的清华源了
4.2 pip换清华源 #
cmd 执行以下命令即可
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplePS:后面我都拥抱 pdm和 uv 啦,这个就当做归档吧,毕竟用了非常久的 conda~