anaconda、miniconda、conda的关系及miniconda安装

前言

本文用于记录关于Anaconda、conda和Miniconda的定义及其关系的总结¹²³：

正文

定义

1. conda
   • 一个跨平台的开源包管理和环境管理工具，支持多种编程语言（不仅是Python），可以安装、更新、删除软件包，并管理不同版本的Python环境。
   • 核心功能包括：
     • 包管理：类似pip，但能处理非Python依赖项（如C/C++库）。
     • 环境隔离：创建独立环境以避免版本冲突，例如同时管理Python 2和Python 3项目。
2. Anaconda
   • Python科学计算发行版，预装了conda、Python解释器和180+科学计算库（如NumPy、Pandas、Jupyter等），适合数据分析、机器学习等场景。
   • 特点：
     • 开箱即用，省去手动配置依赖的麻烦。
     • 包含图形化界面工具（如Anaconda Navigator）。
     • 体积较大（约3GB），适合存储空间充足的用户。
3. Miniconda
   • Anaconda的轻量级版本，仅包含conda工具、Python基础环境和必要依赖，不预装其他科学计算库。
   • 特点：
     • 体积小（约50MB），适合对存储敏感或需要自定义环境的用户。
     • 用户可通过conda install按需安装特定包。

关系

1. 层级关系
   • conda是底层工具，被集成到Anaconda和Miniconda中，负责包和环境管理的核心功能。
   • Anaconda和Miniconda是发行版：
     • Anaconda = conda + Python + 预装科学计算库 + 图形化工具。
     • Miniconda = conda + Python + 基础依赖。
2. 选择建议
   • 选Anaconda：需要快速开始科学计算项目，且无需手动配置常用库。
   • 选Miniconda：希望最小化安装，或需灵活控制环境（如深度学习框架的多版本切换）。

概览对比表格：

特性	conda	Anaconda	Miniconda
核心功能	包与环境管理	科学计算发行版（含conda）	精简版发行版（含conda）
预装内容	无	180+科学库、图形工具	仅conda和Python
体积	不适用（集成在发行版）	约3GB	约50MB
适用场景	需通过发行版使用	数据分析、机器学习初学者	自定义环境开发、资源受限场景

Linux安装miniconda

1. 下载miniconda

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

2. 运行安装脚本

chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

...

# 输出及处理：敲回车
Please, press ENTER to continue
>>> 

...

# 确认版权
Do you accept the license terms? [yes|no]
>>> yes

...

# 敲回车即可
Miniconda3 will now be installed into this location:
/home/dev/miniconda3

  - Press ENTER to confirm the location
  - Press CTRL-C to abort the installation
  - Or specify a different location below

...

# 敲回车、默认为no
You can undo this by running `conda init --reverse $SHELL`? [yes|no]
[no] >>> 

You have chosen to not have conda modify your shell scripts at all.
To activate conda's base environment in your current shell session:

eval "$(/home/dev/miniconda3/bin/conda shell.YOUR_SHELL_NAME hook)" 

To install conda's shell functions for easier access, first activate, then:

conda init

Thank you for installing Miniconda3!
# 至此安装结束

新建一个python3.8环境

$ conda create --name xCorePy python=3.8

Channels:
 - defaults
Platform: linux-64
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /home/dev/miniconda3/envs/xCorePy

  added / updated specs:
    - python=3.8


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    pip-24.2                   |   py38h06a4308_0         2.2 MB
    python-3.8.20              |       he870216_0        23.8 MB
    setuptools-75.1.0          |   py38h06a4308_0         1.7 MB
    wheel-0.44.0               |   py38h06a4308_0         108 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:        27.8 MB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  _libgcc_mutex      pkgs/main/linux-64::_libgcc_mutex-0.1-main 
  _openmp_mutex      pkgs/main/linux-64::_openmp_mutex-5.1-1_gnu 
  ca-certificates    pkgs/main/linux-64::ca-certificates-2025.2.25-h06a4308_0 
  ld_impl_linux-64   pkgs/main/linux-64::ld_impl_linux-64-2.40-h12ee557_0 
  libffi             pkgs/main/linux-64::libffi-3.4.4-h6a678d5_1 
  libgcc-ng          pkgs/main/linux-64::libgcc-ng-11.2.0-h1234567_1 
  libgomp            pkgs/main/linux-64::libgomp-11.2.0-h1234567_1 
  libstdcxx-ng       pkgs/main/linux-64::libstdcxx-ng-11.2.0-h1234567_1 
  ncurses            pkgs/main/linux-64::ncurses-6.4-h6a678d5_0 
  openssl            pkgs/main/linux-64::openssl-3.0.16-h5eee18b_0 
  pip                pkgs/main/linux-64::pip-24.2-py38h06a4308_0 
  python             pkgs/main/linux-64::python-3.8.20-he870216_0 
  readline           pkgs/main/linux-64::readline-8.2-h5eee18b_0 
  setuptools         pkgs/main/linux-64::setuptools-75.1.0-py38h06a4308_0 
  sqlite             pkgs/main/linux-64::sqlite-3.45.3-h5eee18b_0 
  tk                 pkgs/main/linux-64::tk-8.6.14-h39e8969_0 
  wheel              pkgs/main/linux-64::wheel-0.44.0-py38h06a4308_0 
  xz                 pkgs/main/linux-64::xz-5.6.4-h5eee18b_1 
  zlib               pkgs/main/linux-64::zlib-1.2.13-h5eee18b_1 


Proceed ([y]/n)? y


Downloading and Extracting Packages:
                                                                                                                                                        
Preparing transaction: done                                                                                                                             
Verifying transaction: done                                                                                                                             
Executing transaction: done                                                                                                                             
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate xCorePy
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

常用指令如下：

conda activate xCorePy  # 激活虚拟环境
conda deactivate  # 离开虚拟环境
conda env list  # 列出虚拟环境
conda info --envs # 列出虚拟环境
conda env remove -n xCorePy  # 删除虚拟环境

配置镜像仓库加速（任意即可）⁴：

# 阿里云
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
# 清华云
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 中科大云
pip config set global.index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
# 腾讯云
pip config set global.index-url https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
# 华为云
pip config set global.index-url https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple

参考

---

1. 在 Linux 上安装 Miniconda_linux安装miniconda-CSDN博客 ↩︎

2. [Python] conda、anaconda、miniconda的关系，miniconda安装，conda命令使用_miniconda和anocanda-CSDN博客 ↩︎

3. Anaconda常用命令总结，anaconda、conda、miniconda的关系、pip镜像源的处理_anaconda miniconda-CSDN博客 ↩︎

4. 2025最新 pip install 国内可用镜像源仓库地址（01月01日更新）-腾讯云开发者社区-腾讯云 ↩︎