Miniconda 完整安装指南：Windows、macOS 与 Linux

什么是 Miniconda？

Miniconda 是 Anaconda 发行版的精简版本，仅包含 conda、Python 及其依赖项，是一个轻量级的 Python 环境管理工具。

Miniconda vs Anaconda

特性 Miniconda Anaconda
大小 ~50 MB ~3 GB
包含内容 conda + Python conda + Python + 150+ 科学计算包
安装速度 快 慢
适用场景 按需安装包，灵活轻量 开箱即用，适合新手

💡 推荐使用 Miniconda：

  • ✅ 安装速度快，占用空间小
  • ✅ 按需安装包，避免不必要的依赖
  • ✅ 与 Anaconda 功能完全相同
  • ✅ 更适合服务器和生产环境

系统要求

通用要求

  • 操作系统：Windows 10+、macOS 10.13+、Linux（大多数发行版）
  • 磁盘空间：至少 400 MB（建议 1 GB+）
  • 内存：至少 2 GB RAM

架构支持

  • Windows：x86_64
  • macOS：x86_64、ARM64（Apple Silicon）
  • Linux：x86_64、ARM64、ppc64le、s390x

Linux 安装指南（详细版）⭐

方法一：图形化安装（推荐新手）

步骤 1：下载安装程序

访问 Miniconda 下载页面，选择适合你系统架构的版本：

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# x86_64（64位 Intel/AMD）- 最常用
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# ARM64（如树莓派、ARM服务器）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh

# ppc64le（IBM Power）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-ppc64le.sh

# s390x（IBM Z）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-s390x.sh

💡 如何查看系统架构：

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uname -m
# 输出 x86_64 → 使用 x86_64 版本
# 输出 aarch64 → 使用 ARM64 版本

步骤 2：验证安装程序（可选但推荐）

为了确保下载的文件未被篡改，建议验证 SHA-256 哈希值：

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# 计算下载文件的哈希值
sha256sum Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

将输出结果与 官方哈希值页面 进行对比。

步骤 3：添加执行权限

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# 给安装脚本添加执行权限
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

步骤 4：运行安装程序

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# 启动交互式安装
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

步骤 5：按提示完成安装

  1. 阅读许可协议

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    Welcome to Miniconda3 py312_24.11.1-0
    ...
    Do you accept the license terms? [yes|no]

    输入 yes 并按回车

  2. 选择安装位置

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    Miniconda3 will now be installed into this location:
    /home/你的用户名/miniconda3

      - Press ENTER to confirm the location
      - Press CTRL-C to abort the installation
      - Or specify a different location below
    • 直接按回车使用默认位置：~/miniconda3
    • 或输入自定义路径，例如：/opt/miniconda3

    ⚠️ 注意：

    • 避免使用包含空格的路径
    • 确保路径有足够的磁盘空间
    • 非 root 用户建议使用 ~ 目录下的路径

  3. 初始化 Miniconda

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    Do you wish to update your shell profile to automatically initialize conda?
    [yes|no]
    • 输入 yes：自动配置 shell（推荐新手）
    • 输入 no：手动配置（适合高级用户）

步骤 6：激活 Miniconda

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# 重新加载 shell 配置
source ~/.bashrc  # 如果使用 bash
# 或
source ~/.zshrc   # 如果使用 zsh

# 验证安装
conda --version

# （可选）关闭自动激活 base 环境
# 推荐使用 auto_activate（新键名），auto_activate_base 是旧键名
conda config --set auto_activate false

方法二：静默安装（推荐脚本自动化）

如果需要在多台服务器上批量部署，或者不想手动交互，可以使用静默安装模式：

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# 下载安装程序
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 静默安装到默认位置
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b

# 或安装到指定位置
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/miniconda3

# 初始化 conda
~/miniconda3/bin/conda init bash  # 如果使用 bash
# 或
~/miniconda3/bin/conda init zsh   # 如果使用 zsh

# 重新加载配置
source ~/.bashrc

# （推荐）关闭自动激活 base 环境
# 使用新键名 auto_activate（旧键名 auto_activate_base 会有警告）
~/miniconda3/bin/conda config --set auto_activate false

静默安装参数说明：

  • -b：批处理模式（不询问用户）
  • -p <path>：指定安装路径
  • -f：强制安装（覆盖已存在的安装）
  • -u：更新现有安装

方法三：使用包管理器安装（部分发行版）

某些 Linux 发行版提供了 Miniconda 包：

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# Arch Linux（通过 AUR）
yay -S miniconda3

# 或使用 paru
paru -S miniconda3

⚠️ 注意：包管理器版本可能不是最新版，建议使用官方安装脚本。

Linux 安装后配置

1. 配置 Shell 集成

如果安装时选择了 no，可以手动初始化：

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# 初始化 bash
~/miniconda3/bin/conda init bash

# 初始化 zsh
~/miniconda3/bin/conda init zsh

# 初始化 fish
~/miniconda3/bin/conda init fish

2. 关闭自动激活 base 环境（推荐）

默认情况下，每次打开终端都会激活 base 环境。推荐关闭自动激活，原因如下：

  • ✅ 避免污染系统 Python 环境
  • ✅ 防止意外修改 base 环境的包
  • ✅ 提高终端启动速度
  • ✅ 需要时手动激活，更清晰明确
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# 关闭自动激活（推荐）
# 推荐使用新键名（conda 24.x+）
conda config --set auto_activate false

# 或者使用旧键名（仍然兼容，但会有警告）
conda config --set auto_activate_base false

# 如需使用 conda 环境，手动激活
conda activate myenv

# 如果需要重新启用自动激活
conda config --set auto_activate true
# 或使用旧键名
conda config --set auto_activate_base true

💡 提示：

  • 新版本 conda (24.x+) 中，auto_activate 是新键名，auto_activate_base 是旧键名（别名）
  • 推荐使用 auto_activate，使用旧键名会有警告但仍然有效
  • 关闭自动激活后，需要使用 conda 时只需运行 conda activate <环境名> 即可

3. 配置国内镜像源（加速下载）

对于国内用户，建议配置清华镜像源：

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# 添加清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2/

# 设置搜索优先级
conda config --set show_channel_urls yes

# 查看配置
conda config --show channels

其他国内镜像源：

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# 中科大镜像
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

# 阿里云镜像
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/

4. 优化 conda 性能

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# 使用 libmamba 求解器（更快的依赖解析）
conda install -n base conda-libmamba-solver
conda config --set solver libmamba

# 或者安装 mamba（更快的 conda 替代品）
conda install -n base mamba -c conda-forge

Windows 安装指南

步骤 1：下载安装程序

访问 Miniconda 下载页面，下载 Windows 版本：

  • 推荐：Miniconda3 Windows 64-bit (.exe 文件)

步骤 2：运行安装程序

  1. 双击下载的 .exe 文件
  2. 点击 “Next”
  3. 选择 “I Agree” 接受许可协议

步骤 3：选择安装类型

  • Just Me（推荐）：仅为当前用户安装
  • All Users：为所有用户安装（需要管理员权限）

步骤 4：选择安装位置

默认路径：C:\Users\你的用户名\miniconda3

⚠️ 注意：

  • 避免使用包含空格或非英文字符的路径
  • 确保有足够的磁盘空间（至少 1 GB）

步骤 5：高级选项

  • ☐ Add Miniconda3 to my PATH environment variable

    • ❌ 不推荐：可能与其他 Python 安装冲突
    • ✅ 使用 Anaconda Prompt 代替

  • ☑ Register Miniconda3 as my default Python

    • ✅ 推荐：将 Miniconda 设为默认 Python

步骤 6：完成安装

点击 “Install” 开始安装，安装完成后点击 “Finish”。

Windows 使用方式

使用 Anaconda Prompt

从开始菜单打开：Anaconda Prompt (Miniconda3)

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# 验证安装
conda --version
python --version

# （可选）关闭自动激活 base 环境
conda config --set auto_activate false

使用 PowerShell（可选）

如果想在 PowerShell 中使用 conda：

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# 初始化 PowerShell
conda init powershell

# 重启 PowerShell
# 验证
conda --version

使用 Windows Terminal

在 Windows Terminal 中配置 conda：

  1. 打开 Windows Terminal 设置
  2. 添加新的配置文件
  3. 命令行：%USERPROFILE%\miniconda3\Scripts\activate.bat

macOS 安装指南

Intel Mac（x86_64）

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# 下载安装程序
curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh

# 运行安装
bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh

# 按提示完成安装（参考 Linux 步骤）

Apple Silicon Mac（M1/M2/M3）

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# 下载 ARM64 版本
curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh

# 运行安装
bash Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh

# 按提示完成安装

macOS 安装后配置

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# 初始化 zsh（macOS 默认 shell）
~/miniconda3/bin/conda init zsh

# 重新加载配置
source ~/.zshrc

# 验证安装
conda --version

# （可选）关闭自动激活 base 环境
conda config --set auto_activate false

验证安装

安装完成后，运行以下命令验证：

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# 查看 conda 版本
conda --version

# 查看 Python 版本
python --version

# 查看当前环境
conda env list

# 查看已安装的包
conda list

预期输出：

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conda 24.11.1
Python 3.12.7
# conda environments:
#
base                  *  /home/user/miniconda3

# packages in environment at /home/user/miniconda3:
#
_libgcc_mutex             0.1
_openmp_mutex             5.1
...

测试 Python 环境

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# 进入 Python 交互式环境
python

# 在 Python 中测试
>>> import sys
>>> print(sys.version)
>>> print(sys.executable)
>>> exit()

Conda 基本使用

创建虚拟环境

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# 创建 Python 3.11 环境
conda create -n myenv python=3.11

# 创建 Python 3.10 环境并安装包
conda create -n ml-env python=3.10 numpy pandas

# 指定频道创建环境
conda create -n pytorch-env python=3.11 pytorch -c pytorch

激活和停用环境

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# 激活环境
conda activate myenv

# 停用环境
conda deactivate

# 切换到 base 环境
conda activate base

管理包

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# 安装包
conda install numpy pandas matplotlib

# 从指定频道安装
conda install pytorch -c pytorch

# 安装指定版本
conda install python=3.10

# 更新包
conda update numpy

# 更新所有包
conda update --all

# 卸载包
conda remove numpy

查看和管理环境

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# 列出所有环境
conda env list

# 查看当前环境的包
conda list

# 导出环境配置
conda env export > environment.yml

# 从配置文件创建环境
conda env create -f environment.yml

# 删除环境
conda remove -n myenv --all

更新 Miniconda

更新 conda 本身

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# 更新 conda
conda update conda

# 更新 base 环境的所有包
conda update --all

更新 Python 版本

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# 查看可用的 Python 版本
conda search python

# 更新到特定版本
conda install python=3.12

卸载 Miniconda

Linux 和 macOS

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# 方法 1：删除安装目录
rm -rf ~/miniconda3

# 方法 2：使用 Anaconda-Clean（推荐）
conda install anaconda-clean
anaconda-clean --yes
rm -rf ~/miniconda3

# 清理 shell 配置文件
# 编辑 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc，删除 conda 相关行
nano ~/.bashrc  # 或 ~/.zshrc

清理 shell 配置中的这些行：

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# >>> conda initialize >>>
# ... 删除这之间的所有内容 ...
# <<< conda initialize <<<

Windows

  1. 使用控制面板：

    • 打开 “控制面板” > “程序” > “卸载程序”
    • 找到 “Miniconda3” 并卸载

  2. 手动删除：

    • 删除安装目录（默认：C:\Users\你的用户名\miniconda3）
    • 删除环境变量中的相关条目（可选）

常见问题

1. conda: command not found

原因：PATH 环境变量未正确配置

解决方法：

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# Linux/macOS
source ~/miniconda3/bin/activate
conda init bash  # 或 zsh

# 或手动添加到 PATH
export PATH="$HOME/miniconda3/bin:$PATH"

2. 安装速度慢

解决方法：

  1. 使用国内镜像源（见上文）
  2. 使用 mamba 代替 conda：
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    conda install mamba -c conda-forge
    mamba install numpy  # 使用 mamba 安装包

3. SSL 证书错误

Linux 解决方法：

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# 安装 ca-certificates
sudo apt-get install ca-certificates  # Debian/Ubuntu
sudo yum install ca-certificates      # CentOS/RHEL

# 或临时禁用 SSL 验证（不推荐）
conda config --set ssl_verify false

4. 权限错误

Linux 解决方法：

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# 修复目录权限
chmod -R u+w ~/miniconda3

# 或使用用户级安装（避免使用 sudo）
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p ~/.local/miniconda3

5. 环境冲突

解决方法：

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# 清理 conda 缓存
conda clean --all

# 重新创建环境
conda remove -n myenv --all
conda create -n myenv python=3.11

6. conda 与 pip 混用问题

最佳实践：

  1. 优先使用 conda install
  2. conda 不可用时使用 pip install
  3. 不要在 base 环境中混用
  4. 在虚拟环境中混用相对安全
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# 推荐顺序
conda install numpy      # 优先使用 conda
pip install some-package # conda 没有时使用 pip

# 查看安装来源
conda list

7. 多版本 Python 共存

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# 创建不同 Python 版本的环境
conda create -n py310 python=3.10
conda create -n py311 python=3.11
conda create -n py312 python=3.12

# 按需切换
conda activate py310
conda activate py311

8. 在 WSL2 中使用 Miniconda

Windows Subsystem for Linux (WSL2)：

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# 在 WSL2 中按 Linux 方式安装
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# （推荐）关闭自动激活 base 环境
conda config --set auto_activate false

# 注意事项
# 1. 安装在 Linux 文件系统中（不是 /mnt/c）
# 2. 使用 Linux 路径
# 3. 配置 ~/.bashrc（不是 Windows 的）

9. auto_activate_base 和 auto_activate 的区别

问题：运行 conda config --set auto_activate_base false 时出现警告：

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WARNING: Key auto_activate_base is an alias of auto_activate; setting value with latter

解释：

在新版本的 conda (24.x+) 中，配置键名发生了变化：

  • 新键名：auto_activate（推荐使用，这是实际的配置键）
  • 旧键名：auto_activate_base（已成为 auto_activate 的别名，仍然可用但会有警告）

两个命令完全等效（但推荐使用新键名）：

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# 方式 1：使用新键名（推荐，无警告）
conda config --set auto_activate false

# 方式 2：使用旧键名（仍然有效，但会有警告）
conda config --set auto_activate_base false

建议：

  • ✅ 推荐使用 auto_activate（无警告，是实际的配置键）
  • ✅ 两个命令效果完全相同，最终都设置 auto_activate 键
  • ✅ 旧键名 auto_activate_base 仍然向后兼容
  • ⚠️ 使用旧键名会出现警告，但不影响功能

生产环境最佳实践

1. 使用环境配置文件

创建 environment.yml：

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name: myproject
channels:
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - python=3.11
  - numpy=1.24
  - pandas=2.0
  - pip:
    - package-only-on-pip==1.0

使用配置文件：

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# 创建环境
conda env create -f environment.yml

# 更新环境
conda env update -f environment.yml --prune

2. 容器化部署（Docker）

Dockerfile 示例：

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FROM continuumio/miniconda3:latest

WORKDIR /app

# 复制环境配置
COPY environment.yml .

# 创建环境
RUN conda env create -f environment.yml

# 激活环境
SHELL ["conda", "run", "-n", "myproject", "/bin/bash", "-c"]

# 复制代码
COPY . .

# 运行应用
CMD ["conda", "run", "-n", "myproject", "python", "app.py"]

3. CI/CD 集成

GitHub Actions 示例：

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name: Test

on: [push]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      
      - name: Setup Miniconda
        uses: conda-incubator/setup-miniconda@v2
        with:
          auto-update-conda: true
          python-version: 3.11
          environment-file: environment.yml
          activate-environment: myproject
      
      - name: Run tests
        shell: bash -l {0}
        run: |
          pytest

4. 服务器批量部署脚本

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#!/bin/bash
# deploy_miniconda.sh

set -e

# 配置
INSTALL_DIR="/opt/miniconda3"
CONDA_URL="https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh"
INSTALLER="miniconda_installer.sh"

# 下载
echo "Downloading Miniconda..."
wget -q $CONDA_URL -O $INSTALLER

# 验证哈希（可选）
# echo "验证哈希值..."
# sha256sum -c miniconda.sha256

# 静默安装
echo "Installing Miniconda..."
bash $INSTALLER -b -p $INSTALL_DIR

# 初始化
echo "Initializing conda..."
$INSTALL_DIR/bin/conda init bash

# 配置（关闭自动激活 base 环境）
echo "Configuring conda..."
$INSTALL_DIR/bin/conda config --set auto_activate false

# 清理
rm $INSTALLER

echo "Miniconda installed successfully at $INSTALL_DIR"

Miniconda vs pip/venv vs uv

特性 Miniconda pip + venv uv
安装速度 中等 快 极快
包管理 conda 包 PyPI 包 PyPI 包
环境隔离 ✅ ✅ ✅
非 Python 包 ✅ 支持 ❌ ❌
二进制包 ✅ 优秀 ⚠️ 部分 ⚠️ 依赖 PyPI
依赖解析 慢（使用 mamba 可改善） 快 极快
磁盘占用 大 中 小
学习曲线 陡峭 平缓 平缓

选择建议：

  • 🔹 科学计算、数据科学：推荐 Miniconda（处理复杂依赖更好）
  • 🔹 纯 Python 项目：推荐 uv（速度最快）
  • 🔹 需要非 Python 依赖：必须用 Miniconda
  • 🔹 简单项目：pip + venv 足够

参考资源

官方文档

镜像源

社区资源

替代工具

💡 小贴士：对于 Linux 服务器和生产环境，建议使用静默安装脚本进行批量部署。同时配置国内镜像源和 libmamba 求解器，可以显著提升使用体验！

Python > 开发工具
#Python #Conda #环境管理 #Miniconda #Anaconda
Miniconda 完整安装指南：Windows、macOS 与 Linux
https://blog.dinging.top/2025/11/miniconda-installation/
作者
iDing
发布于
2025年11月21日
许可协议
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