一、卸载Anaconda

1 - 安装anaconda-clean

anaconda-clean是anaconda的一款彻底卸载工具，安装方式如下：

conda install anaconda-clean

注意：清华源里面没有这个包！

因为这个坑让我搞了好久时间，所以做法是移除清华源，然后再使用上述命令安装。

如果还是不成功，那就使用 pip 安装：

pip install anaconda-clean

2 - 彻底卸载命令

使用如下命令彻底卸载：

anaconda-clean --yes

3 - 再进行普通卸载

找到anaconda安装目录下的 uninstall.exe 程序，运行卸载即可。

4 - 手动删除文件夹

卸载后，删除如果anaconda安装目录下还有文件，全部删除。

然后，去到C:\Users\Username目录下，将这两个隐藏文件删除（如果有）：

• .anaconda
• .anaconda_backup

5 - 使用Geek \ 火绒工具清理注册表

接下来使用Geek \ 火绒进行注册表清理即可。

最后一步很重要：重启！

二、安装Miniconda

安装Miniconda之前尽量先卸载干净Anaconda，防止一些不必要的错误。

miniconda 的安装，我们只需要去官网下载安装就好了。

三、清华源

1 - 配置清华源

使用如下命令配置清华源：

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

此外，还可以添加一个 conda-forge（也是一种 conda 源）

conda config --add channels conda-forge

改变通道的主要性：

conda config --set channel_priority strict

如何判断是否配置好清华源？

一是看是否有无报错，一般没报错就是成功；二是看配置信息，方法如下。

请先执行如下命令查看 conda 配置信息：

conda config --show

看下面这张执行结果图来判断：

2 - 恢复默认源（清华源中找不到包时用）

conda config --remove-key channels

执行完后就会发现，清华源没有了：

3 - 删除镜像源

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/

4 - 查看配置信息

conda config --show

四、虚拟环境

1 - 创建虚拟环境

使用如下命令创建虚拟环境（不推荐，后面有推荐用法）：

conda create -n my_py_virtualenv python=3.11.4

上面命令有两个注意的地方：

• my_py_virtualenv：虚拟环境名，自定义。
• 3.11.4：python版本，一般和你的miniconda自带的版本一致即可，如果你要安装其他版本，也可。

如何查看 miniconda 所带 python 版本？

只需要在 Anaconda Prompt 中输入 python 进入 python 命令行就可以看到了。

之后，出现如下显示即代表创建成功 ~

2 - 创建指定目录的虚拟环境

推荐的是以下创建方法，可以指定虚拟环境的位置（默认在C盘，我不喜欢，嘿嘿）：

conda create --prefix=C:/ProgramData/Anaconda3/envs/pytorch python=3.11.4

注意 C:/ProgramData/Anaconda3/envs/pytorch ：

• C:/ProgramData/Anaconda3/envs/pytorch 是虚拟环境名！！！

也就是说，我们现在要激活虚拟环境，还得拖着一长条的路径（捂脸~），能否改虚拟环境名？

因为 conda 不支持对虚拟环境重命名，因此，就目前来说，我在网上看到的方法都是克隆旧环境到新环境。

比如下面的图片的方法：

这样的话，新环境还是在 C 盘下，回到直接创建了，因此目前还是不改名吧。

3 - 进入 / 退出虚拟环境

从上面的图片中我们可以知道如何进入 / 退出虚拟环境。

进入：（注意不要省略 conda ，虽说也可）

conda activate my_py_virtualenv(change to your virtual env name!)

退出：

conda deactivate

退出是返回到 base 环境。

4 - 返回base（默认）环境

activate base

5 - 查看有多少虚拟环境

conda info -e

6 - 删除虚拟环境

以下命令用于彻底删除虚拟环境，不要虚拟环境时就删除吧！

conda remove -n your_env_name --all

如果担心没删干净，那就自己手动去删目录 ~ （我是这样的）。

特别要注意的是，如果像我一样，虚拟环境创建在指定目录，结果导致环境没名字，（本质不是没名字，名字是完整路径），那么删除方法有些不同：

使用如下命令：

conda remove -p F:\APP\Python_Virtual_Envs\my_env_1(your env name) --all

删除成功！

五、IDE-JupyterLab

1 - 安装

在这之前我一直使用 Jupyter Notebook ，这次我想换一个编辑器（纯属突发奇想），换为 JupyterLab。

根据官网图片：

因为我们是 conda 环境，首先使用 conda 安装，conda 安装不了才使用 pip 安装，使用如下命令：

conda install jupyterlab

首次安装成功后以如下命令启动（以后也是）：

jupyter lab

在我启动时，出了一个小问题：

下面我们来解决它。

2 - 解决启动报错ImportError

报错如下：

ImportError: DLL load failed while importing _ctypes: 找不到指定的模块。

查了许多解决方法，发现以下这个方法可行 ~

在base（默认）虚拟环境中，这个环境在你的 Miniconda 目录下，找到下面三个东西（一模一样的，不用担心在我这是叫这个名，在你那不叫这个名），复制到你新创建的缺失这三个文件的环境中对应的目录下。

粘贴到当前虚拟环境目录下：

有人可能会想怎么找当前环境的目录，使用如下命令即可找到：

conda info -e

接下来再次启动：

jupyter lab

成功！打开如下 Web 页面！

接下来我们就可以在 Jupyter lab 上愉快的玩耍了 ~

六、JupyterLab使用感言

1 - where did my files go

在使用了一会JupyterLab后，我又发现一个问题，我保存的文件到哪去了？

在经过一番查找后，原来，和 Jupyter Notebook 一样，默认保存在 C:\Users\your username\目录下。这显然不是我们想要的，下次，还是在其他目录打开 JLab 吧 ~

在接下来的使用中，我又发现了一个问题，python 版本3.11.4还是太高了，许多低版本的 python 包都不能用。这不，我安装 numpy 1.21.2 就失败了。

对此，只能删除然后重新创建低版本的 Python 虚拟环境了。（后来我将 python 版本将到了3.7）

2 - how to open jupyter lab at any directory

此外，如何在任意目录打开 jupyter lab ？

在此之前使用 Jupyter Notebook 时，我们只需要在任意目录右击打开 powershell ，然后输入：jupyter notebook，即可在该文件夹下打开 Jupyter Notebook 。


但是打开 jupyter lab 有些不同，也很简单。我们只需要在打开 anaconda prompt 之后，切换目录后，再输入 jupyter lab 就可以了。

七、写在最后

尽管配置了 conda 源，我发现使用 conda 安装还是很慢，再使用 conda 安装很慢时，那还是用 pip 安装吧！尽管目前我还不知道 pip 安装与 conda 安装的异同，但是查阅资料都说用 conda 都首先考虑用 conda 安装。

就这样吧！本文到此结束。我是向阳花，数据科学路上与你同在。⭐️