`conda install`#

将包列表安装到指定的 conda 环境中。

此命令接受包规范列表（例如，bitarray=0.8），并安装与这些规范一致且与底层环境兼容的一组包。如果无法保证完全兼容，则会报告错误，并且环境不会更改。

Conda 尝试安装请求的包的最新版本。为了实现这一点，它可能会更新一些已安装的包，或安装其他包。要防止现有包被更新，请使用 --freeze-installed 选项。这可能会强制 conda 安装请求的包的旧版本，并且它不能阻止安装额外的依赖包。

如果您希望完全跳过依赖项检查，请使用“--no-deps”选项。这可能会导致环境中的包不兼容，因此必须非常谨慎地使用此选项。

conda 也可以使用显式的 conda 包文件名列表（例如 ./lxml-3.2.0-py27_0.tar.bz2）来调用。在这种模式下使用 conda 意味着使用 --no-deps 选项，并且同样应该非常谨慎地使用。显式文件名和包规范不能在单个命令中混合使用。

usage: conda install [-h] [--revision REVISION] [-n ENVIRONMENT | -p PATH]
                     [-c CHANNEL] [--use-local] [--override-channels]
                     [--repodata-fn REPODATA_FNS] [--experimental {jlap,lock}]
                     [--no-lock] [--repodata-use-zst | --no-repodata-use-zst]
                     [--strict-channel-priority] [--no-channel-priority]
                     [--no-deps | --only-deps] [--no-pin] [--copy]
                     [--no-shortcuts] [--shortcuts-only SHORTCUTS_ONLY] [-C]
                     [-k] [--offline] [--json] [--console CONSOLE] [-v] [-q]
                     [-d] [-y] [--download-only] [--show-channel-urls]
                     [--file FILE] [--solver {classic}] [--force-reinstall]
                     [--freeze-installed | --update-deps | -S | --update-all | --update-specs]
                     [-m] [--clobber] [--dev]
                     [package_spec ...]

位置参数#

package_spec: 要安装或更新到 conda 环境中的包列表。

命名参数#

--revision: 恢复到指定的 REVISION。
--file: 从给定文件中读取包版本。可以传递重复的文件规范（例如 --file=file1 --file=file2）。
--dev: 在包装脚本中使用 sys.executable -m conda 而不是 CONDA_EXE。这主要用于测试，我们在测试中针对旧 Python 版本测试新的 conda 源代码。

目标环境规范#

-n, --name: 环境名称。
-p, --prefix: 环境位置的完整路径（即前缀）。

通道自定义#

-c, --channel

要搜索包的其他通道。这些 URL 按照给定的顺序搜索（包括使用 'file://' 语法或简单路径（如 '/home/conda/mychan' 或 '../mychan'）的本地目录）。然后，搜索来自 .condarc 的默认通道或通道（除非给定 --override-channels）。您可以使用 'defaults' 来获取 conda 的默认包。您也可以使用任何名称，并且 .condarc channel_alias 值将被预先添加。默认的 channel_alias 是 https://conda.anaconda.org/。

--use-local

使用本地构建的包。与 '-c local' 相同。

--override-channels

不搜索默认通道或 .condarc 通道。需要 --channel。

--repodata-fn

在远程服务器上配置通道的位置或本地备份中，指定 repodata 的文件名。Conda 将尝试您指定的任何内容，但如果您的规范无法满足您在此处指定的内容，最终将回退到 repodata.json。这用于采用时间范围较小且缩减的 repodata。您可以多次传递此标志。最左边的条目首先尝试，并且为您自动添加回退到 repodata.json。有关更多信息，请参阅 conda config --describe repodata_fns。

--experimental

可能的选择：jlap, lock

jlap：从 repodata.jlap 下载增量包索引数据；暗示 'lock'。lock：在读取、更新索引 (repodata.json) 缓存时使用锁定。现已启用。

--no-lock

在读取、更新索引 (repodata.json) 缓存时禁用锁定。

--repodata-use-zst, --no-repodata-use-zst

检查/不检查 repodata.json.zst。默认启用。（默认：Null）

求解器模式修饰符#

--strict-channel-priority

如果优先级较低的通道中出现与优先级较高的通道中名称相同的包，则不考虑优先级较低的通道中的包。

--no-channel-priority

包版本优先于通道优先级。覆盖 conda config --show channel_priority 给出的值。

--no-deps

不安装、更新、删除或更改依赖项。这**将**导致环境损坏和行为不一致。风险自负。

--only-deps

仅安装依赖项。

--no-pin

忽略 pinned 文件。

--solver

可能的选择：classic

选择要使用的求解器后端。

--force-reinstall

确保为当前操作请求的任何用户包都被卸载并重新安装，即使该包已存在于环境中。

--freeze-installed, --no-update-deps

不更新或更改已安装的依赖项。

--update-deps

更新具有可用更新的依赖项。

-S, --satisfied-skip-solve

如果请求的规范已满足，则提前退出且不运行求解器。还跳过由 'aggressive_update_packages' 配置设置配置的激进更新。使用 'conda config --describe aggressive_update_packages' 查看您的设置。--satisfied-skip-solve 类似于 'pip install' 的默认行为。

--update-all, --all

更新环境中所有已安装的包。

--update-specs

基于提供的规范进行更新。

包链接和安装时选项#

--copy: 使用副本而不是硬链接或软链接安装所有包。
--no-shortcuts: 不安装开始菜单快捷方式
--shortcuts-only: 仅为此包名称安装快捷方式。可以多次使用。
-m, --mkdir: --mkdir 已弃用，将在 25.3 中移除。请改用 conda create。
--clobber: 允许覆盖包内重叠的文件路径并禁止相关警告。

网络选项#

-C, --use-index-cache: 使用通道索引文件的缓存，即使它已过期。如果您不希望 conda 检查 repodata 文件的新版本是否存在，这将非常有用，这将节省带宽。
-k, --insecure: 允许 conda 执行“不安全”的 SSL 连接和传输。等同于将 'ssl_verify' 设置为 'false'。
--offline: 离线模式。不要连接到互联网。

输出、提示和流控制选项#

--json: 将所有输出报告为 json。适合以编程方式使用 conda。
--console: 选择用于正常输出渲染的后端。
-v, --verbose: 可以多次使用。一次用于详细输出，两次用于 INFO 日志记录，三次用于 DEBUG 日志记录，四次用于 TRACE 日志记录。
-q, --quiet: 不显示进度条。
-d, --dry-run: 仅显示将要执行的操作。
-y, --yes: 自动将任何确认值设置为“yes”。用户无需确认任何添加、删除、备份等操作。
--download-only: 解决环境问题并确保包缓存已填充，但在取消链接并将包链接到前缀之前退出。
--show-channel-urls: 显示通道网址。覆盖 conda config --show show_channel_urls 给出的值。

示例

将包 'scipy' 安装到当前活动的环境中

conda install scipy

将包列表安装到环境 myenv 中

conda install -n myenv scipy curl wheel

将特定版本的 'python' 安装到环境 myenv 中

conda install -p path/to/myenv python=3.11

conda install#