1️⃣ 查看已有环境

先查看所有 Conda 环境的名称，以确认要删除的环境：

conda env list

或者：

conda info --envs

输出示例：

# conda environments:
#
base                  *  /home/user/anaconda3
myenv                    /home/user/anaconda3/envs/myenv
testenv                  /home/user/anaconda3/envs/testenv

2️⃣ 删除指定环境

使用 conda env remove 命令：

conda env remove -n 环境名

示例：删除 myenv 环境：

conda env remove -n myenv

-n 表示环境名，如果你知道环境的完整路径，也可以用 -p：

conda env remove -p /home/user/anaconda3/envs/myenv

3️⃣ 验证删除结果

再次列出环境，确认已删除：

conda env list

如果环境已经不存在，就表示删除成功。

4️⃣ 注意事项

  1. 不要删除 base 环境，它是 Conda 的核心环境。
  2. 删除环境不会自动删除对应的包缓存，如果要彻底清理磁盘空间，可以执行：
conda clean -a

这会删除索引缓存、包缓存、tarballs 等文件。

好，阿杰，我帮你整理了一份 Conda 环境管理全攻略，覆盖常用操作和命令，一目了然。

Conda 环境管理全攻略

1️⃣ 查看环境

命令说明
conda env list 或 conda info --envs列出所有 Conda 环境，带路径
conda list -n 环境名查看指定环境已安装的包

2️⃣ 创建环境

命令说明
conda create -n myenv python=3.10创建名为 myenv 的环境并指定 Python 版本
conda create -n myenv numpy pandas创建环境并安装初始包
conda create -p /path/to/env python=3.9使用完整路径创建环境

3️⃣ 激活/切换环境

命令说明
conda activate myenv激活环境
conda deactivate退出当前环境回到 base
conda activate /path/to/env使用路径激活环境

4️⃣ 克隆环境

命令说明
conda create --name newenv --clone oldenv克隆已有环境 oldenv 到 newenv

5️⃣ 导出/导入环境

命令说明
conda env export -n myenv > environment.yml导出环境及依赖到 environment.yml
conda env create -f environment.yml从 environment.yml 创建环境

6️⃣ 更新环境

命令说明
conda update -n myenv package_name更新指定包
conda update --all -n myenv更新环境中所有包

7️⃣ 删除环境

命令说明
conda env remove -n myenv删除名为 myenv 的环境
conda env remove -p /path/to/env使用路径删除环境
conda clean -a清理索引缓存、包缓存、tarballs（释放空间）

8️⃣ 高级技巧

  1. 查看某环境包详细信息：
conda list -n myenv
  1. 搜索可用包：
conda search package_name
  1. 指定镜像源加速安装：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
  1. 导出环境只保留显式依赖：
conda list --explicit > spec-file.txt
conda create --name newenv --file spec-file.txt

阿杰，这份表格覆盖了 Conda 环境管理的几乎所有日常操作，你可以直接保存或打印当作 cheat sheet。