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 、查看已安装的包
+<code>
 conda list
+</code>
 、更新所有包
+<code>
 conda upgrade --all
+</code>
 、安装包
+<code>
 conda install package_name
+</code>
 、删除包
+<code>
 conda remove package_name
+</code>
 、更新包
+<code>
 conda update package_name
+</code>
 、不知道包名要找包
+<code>
 conda search name
+</code>
 、用conda建立虚拟环境
+<code>
 conda create -n env_name list_of_packages
-其中 -n 代表 name，env_name 是需要创建的环境名称，list of packages 则是列出在新环境中需要安装的工具包。
-例如，当我安装了 Python3 版本的 Anaconda 后，默认的 root 环境自然是 Python3，但是我还需要创建一个 Python 2 的环境来运行旧版本的 Python 代码，最好还安装了 pandas 包，于是我们运行以下命令来创建：
+</code>
+其中 -n 代表 name，env_name 是需要创建的环境名称，list of packages 则是列出在新环境中需要安装的工具包。 例如，当我安装了 Python3 版本的 Anaconda 后，默认的 root 环境自然是 Python3，但是我还需要创建一个 Python 2 的环境来运行旧版本的 Python 代码，最好还安装了 pandas 包，于是我们运行以下命令来创建：
+<code>
 conda create -n py2 python=2.7 pandas
+</code>
 细心的你一定会发现，py2 环境中不仅安装了 pandas，还安装了 numpy 等一系列 packages，这就是使用 conda 的方便之处，它会自动为你安装相应的依赖包，而不需要你一个个手动安装。
+{{http://wiki.codingant.cn/lib/plugins/ckgedit/ckeditor/plugins/smiley/images/lightbulb.png?nolink&23x23|enlightened}}创建虚拟环境时，需要加python版本或者需要安装的包名，否则新建的虚拟环境没有bin文件夹，实际还是base，激活环境后安装的包都是在base下，而不是虚拟环境中。
 、进入虚拟环境
+<code>
 source activate env_name
+</code>
 、退出虚拟环境
+<code>
 source deactivate
+</code>
 、删除名为 env_name 的环境
+<code>
 conda env remove -n env_name
+</code>
 、显示所有的环境：
+<code>
 conda env list
+</code>
 、当分享代码的时候，同时也需要将运行环境分享给大家，执行如下命令可以将当前环境下的 package 信息存入名为 environment 的 YAML 文件中
-conda env export > environment.yaml
+<code>
+conda env export> environment.yaml
+</code>
 、使用别人生成的yaml文件创建环境
+<code>
 conda env create -f environment.yaml
+</code>
+、克隆环境
+<code bash>
+conda create -n newname --clone oldname
+</code>

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