前言：为何选择 Miniconda？

在 Python 的世界里，管理不同项目的依赖和 Python 版本是一个永恒的挑战。“依赖地狱”（Dependency Hell）是每个开发者都可能遇到的噩梦。幸运的是，我们有 Conda 这个强大的工具。

Conda 是一个开源的包管理和环境管理系统，它允许我们：

  • 创建隔离的环境：每个项目都可以有自己独立的 Python 版本和包，互不干扰。
  • 轻松管理包：安装、更新、删除复杂的科学计算包（如 NumPy, PyTorch）变得异常简单。

而 Miniconda 则是 Conda 的一个最小化安装器。与包含数百个预装包的 Anaconda 不同，Miniconda 只包含 Conda 及其核心依赖。这给了我们最大的自由度和一个干净的起点，让我们只安装自己真正需要的东西，这完全符合“保持简洁”的哲学。

这篇指南将带你走完从安装到高效配置 Miniconda 的每一步。

一、安装 Miniconda

我们将使用官方脚本进行安装，这是最通用、最推荐的方式，适用于所有 Linux 发行版、macOS 和 Windows (WSL)。

1. 针对不同系统下载对应脚本

首先，需要根据你的操作系统和芯片架构选择正确的安装脚本。

WSL / Linux (x86_64)

打开你的 WSL 或 Linux 终端，使用 curl 下载最新的 64 位 Linux 安装脚本。

# 适用于 WSL 和绝大多数 Linux 服务器/桌面系统
curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

macOS

对于 macOS，首先需要确定你的 Mac 芯片类型。打开“终端” (Terminal) 应用，运行以下命令：

uname -m
  • 如果结果是 arm64，则为 Apple Silicon 芯片 (M1/M2/M3 等)。
  • 如果结果是 x86_64，则为 Intel 芯片。

然后根据你的芯片类型，执行对应的下载命令。

# ----- macOS (Apple Silicon, arm64) 用户请运行: -----
curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh

# ----- macOS (Intel, x86_64) 用户请运行: -----
curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh

2. 运行安装脚本

执行你刚刚下载好的 .sh 脚本文件。请根据你下载的文件名选择对应的命令：

# 如果是 WSL / Linux 系统
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 如果是 macOS (Apple Silicon)
bash Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh

# 如果是 macOS (Intel)
bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh

在安装过程中，你需要：

  1. 按 Enter 阅读许可证协议（或按 q 跳过）。
  2. 输入 yes 同意协议。
  3. 确认安装路径（直接按 Enter 使用默认的 ~/miniconda3 即可）。
  4. 当被问及是否要初始化 Conda (conda init) 时，务必输入 yes。这是最关键的一步，它会自动配置你的 shell，让你能直接使用 conda 命令。

3. 激活配置

安装完成后，关闭并重新打开你的终端。你会看到终端提示符前面多了一个 (base)，这表示 Conda 已经安装成功，并且你正处于它的 base（基础）环境中。

# 重新打开终端后，你会看到这样的提示符
(base) [your_user@your_host ~]$

二、核心：Conda 环境管理

掌握环境管理是使用 Conda 的精髓所在。请牢记一个最佳实践：不要在 base 环境中安装大量包，为你的每个项目创建一个独立的新环境。

1. 创建环境

创建一个名为 my_project 且使用 Python 3.11 的新环境。

conda create --name my_project python=3.11
  • --name 可以缩写为 -n。
  • 你也可以在创建时就指定需要安装的包： 
    conda create -n my_project python=3.11 numpy pandas jupyterlab

2. 激活与退出环境

  • 激活（进入）环境：

    conda activate my_project

    激活后，你的终端提示符会变为 (my_project)。

  • 退出环境：

    conda deactivate

    退出后，你会返回到 (base) 环境。

3. 管理环境中的包

确保你已经激活了目标环境。

  • 安装包： 
    conda install scipy matplotlib
  • 查看已安装的包： 
    conda list
  • 卸载包： 
    conda remove scipy

4. 查看与删除环境

  • 查看所有已创建的环境： 
    conda env list
  • 彻底删除一个不再需要的环境： 
    conda env remove --name my_project

三、个性化配置：一个有用的技巧

很多开发者（包括我）不喜欢每次打开终端都自动进入 (base) 环境。我们希望只在需要时才手动激活 Conda。

执行以下命令可以禁止这个默认行为：

conda config --set auto_activate_base false

这个命令是永久生效的。设置完成后，重新打开一个新终端，你会发现 (base) 消失了，一切又恢复了清爽。当你需要使用 Conda 时，只需手动 conda activate <你的环境名> 即可。

这个配置会被写入你的用户主目录下的 .condarc 文件中，你也可以随时手动编辑它。

总结

恭喜你！现在你已经掌握了 Miniconda 的核心用法：

  1. 成功安装并初始化了 Conda。
  2. 学会了创建、激活和管理独立的项目环境。
  3. 掌握了在环境中增删包的方法。
  4. 学会了个性化配置，让 Conda 更符合你的使用习惯。

始终为你的项目创建独立的环境，这是通往一个干净、可复现、无冲突的开发工作流的最佳路径。现在，开始享受 Conda 带来的便利吧！