使用 Conda 管理 Python 版本與函式庫

Q: `conda init` 做了什麼？

`conda init` 會修改 shell 初始化設定，讓終端機能辨識 `conda activate` 等指令。執行後通常需要重新開啟終端機。

Q: `environment.yml` 可以放進 Git 嗎？

`environment.yml` 適合放進 Git，因為它能描述專案需要的 Python 版本與套件。不要把本機絕對路徑或私有 token 寫進檔案。

Q: Conda 環境可以刪掉重建嗎？

Conda 環境可以刪掉重建。只要 `environment.yml` 或 spec 檔完整，就能重新建立相近或相同的環境。

Conda 可以同時管理 Python 版本、套件與虛擬環境。當不同專案需要不同 Python 版本或函式庫組合時，Conda 能避免套件互相污染，也方便把環境設定交給其他人重建。

Windows CMD 找不到 conda 怎麼辦？

Windows CMD 找不到 conda 通常是因為 Anaconda 或 Miniconda 未安裝，或安裝路徑沒有加入系統環境變數。先檢查安裝，再檢查 PATH。

如果系統尚未安裝 Anaconda 或 Miniconda，可先到 Anaconda 官方網站下載安裝：

https://www.anaconda.com/products/individual

安裝後若 PowerShell 或 CMD 出現以下訊息：

conda : The term 'conda' is not recognized as the name of a cmdlet,
function, script file, or operable program. Check the spelling of the name,
or if a path was included, verify that the path is correct and try again.

可以打開 Anaconda Prompt 或命令提示字元執行：

conda init

重新開啟終端機後，再執行 conda --version 驗證。

如何用 Conda 建立虛擬環境？

Conda 建立虛擬環境時，可以只指定環境名稱，也可以同時指定 Python 版本與套件。建議每個專案使用獨立環境。

建立環境：

conda create --name myenv

使用特定 Python 版本：

conda create -n myenv python=3.9

使用特定 Python 版本與多個套件：

conda create -n myenv python=3.9 scipy=0.17.3 astroid babel

啟動環境：

conda activate myenv

查看環境：

conda env list
conda info --envs

如何從 environment.yml 建立環境？

environment.yml 是 Conda 專案常用的環境描述檔。environment.yml 比單純 pip freeze 更能描述 Conda channel、Python 版本與 pip 套件。

簡單範例：

name: stats
dependencies:
  - numpy
  - pandas

較完整範例：

name: stats2
channels:
  - javascript
dependencies:
  - python=3.9
  - bokeh=2.4.2
  - numpy=1.21.*
  - nodejs=16.13.*
  - flask
  - pip
  - pip:
    - Flask-Testing

從 environment.yml 建立 Conda 環境：

conda env create -f environment.yml

原文中用 pip freeze > environment.yml 與 pip install -r environment.yml，這比較接近 pip requirements 工作流。若要使用 Conda，建議改用 conda env export 與 conda env create。

如何指定 Conda 環境的位置？

Conda 可以用 --prefix 把環境建立在專案目錄內。這種方式適合希望環境位置跟專案綁定的情境。

conda create --prefix ./envs jupyterlab=3.2 matplotlib=3.5 numpy=1.21

這個指令會在目前工作目錄建立 ./envs 環境，並預先安裝 jupyterlab、matplotlib 與 numpy。

啟動 prefix 環境時，通常要使用路徑：

conda activate ./envs

如何匯出與重建 Conda 環境？

Conda 可用 environment.yml 匯出跨平台環境，也可用 explicit spec 匯出完全鎖定的套件 URL。前者適合協作，後者適合同平台精準重建。

匯出一般環境：

conda env export > environment.yml

匯出 explicit spec：

conda list --explicit > spec-file.txt

用 spec 建立相同環境：

conda create --name myenv --file spec-file.txt

把 spec 安裝到現有環境：

conda install --name myenv --file spec-file.txt

本文的實務判斷是：團隊協作優先用 environment.yml；需要在同一平台重現完全一致環境時，再使用 spec-file.txt。

如何移除 Conda 環境？

移除 Conda 環境時要先確認環境名稱，避免刪錯專案環境。移除後可用 conda env list 再檢查一次。

conda env remove -n ENV_NAME

若是用 --prefix 建立的環境，可以用路徑移除：

conda env remove --prefix ./envs

常見問題

QConda 和 pip 有什麼差別？

Conda 同時管理 Python 版本、非 Python 依賴與套件環境。pip 主要管理 Python 套件，通常搭配 venv 或其他環境工具使用。

QAnaconda 和 Miniconda 要選哪一個？

Anaconda 預裝套件較多，適合想快速開始資料科學工具的人。Miniconda 較輕量，適合希望自己控制安裝內容的開發者。

Q`conda init` 做了什麼？

conda init 會修改 shell 初始化設定，讓終端機能辨識 conda activate 等指令。執行後通常需要重新開啟終端機。

Q`environment.yml` 可以放進 Git 嗎？

environment.yml 適合放進 Git，因為它能描述專案需要的 Python 版本與套件。不要把本機絕對路徑或私有 token 寫進檔案。

QConda 環境可以刪掉重建嗎？

Conda 環境可以刪掉重建。只要 environment.yml 或 spec 檔完整，就能重新建立相近或相同的環境。

參考資料

Conda 官方文件：https://docs.conda.io
Anaconda 產品頁：https://www.anaconda.com/products/individual

最後更新

Tue Jan 03 2023 08:00:00 GMT+0800 (Taiwan Standard Time)

關於作者

Claire Chang ｜企業 AI 導入與流程轉型顧問。專注於 AI Agent 架構設計、ERP 系統整合與企業 AI 治理。

首次發布：2023-01-03