Anacondaは、Python本体に加え、NumPy、pandas、Matplotlibといったデータ分析・科学技術計算によく使われるライブラリを一括でセットアップできるディストリビューションです。これらを管理するために conda コマンドを使用します。
以下に、仮想環境の構築からパッケージ管理まで、主要なコマンドを体系的に整理しました。誤記の修正を含め、実務でそのまま使える形式でまとめています。
1. 仮想環境の作成 (conda create)
プロジェクトごとにPythonのバージョンやライブラリを隔離するために、新しい仮想環境を作成します。
| 目的 | コマンド |
| 特定のパッケージを指定して作成 | conda create --name <環境名> <パッケージ名> |
| Pythonバージョンを指定して作成 | conda create --name <環境名> python=3.9 |
| 既存の環境を複製（クローン） | conda create --name <環境名> --clone <クローン元> |
| base環境を複製 | conda create --name <環境名> --clone base |
実行例: Python 3.10 と pandas が入った環境 data_analysis を作成する場合
conda create --name data_analysis python=3.10 pandas
2. 仮想環境の操作 (activate / info / remove)
作成した環境を利用するには、切り替え（アクティベート）を行う必要があります。
| 目的 | コマンド |
| 環境を有効化する | conda activate <環境名> |
| 環境を無効化する（baseに戻る） | conda deactivate |
| 作成済み環境の一覧を表示 | conda info --envs |
| 環境を削除する | conda remove --name <環境名> --all |
補足: conda info --envs の出力で * が付いているのが現在アクティブな環境です。
3. パッケージの管理 (install / update / remove)
ライブラリの追加や更新を行います。基本的にはアクティブな環境に対して行いますが、--name オプションで外部から指定することも可能です。
| 目的 | コマンド |
| パッケージの検索 | conda search <キーワード> |
| パッケージのインストール | conda install --name <環境名> <パッケージ名> |
| パッケージのアップデート | conda update --name <環境名> <パッケージ名> |
| conda自体のアップデート | conda update conda |
| パッケージのアンインストール | conda remove --name <環境名> <パッケージ名> |
| インストール済みパッケージの確認 | conda list --name <環境名> |
実行例: 現在の環境に scikit-learn をインストールする場合
conda install scikit-learn
4. 環境の保存と再現（エクスポート）
チームメンバーと同じ環境を構築したり、別のマシンに環境を移行したりする場合に使用します。
現在の環境構成をファイルに出力
インストールされているパッケージ一覧をテキストファイルに書き出します。
conda list --name <環境名> --export > package-list.txt
※ より一般的には、OS間の互換性を高めるためにYAML形式で出力する以下のコマンドも多用されます。
conda env export --name <環境名> > environment.yml
ファイルから環境を再現（作成）
出力されたファイルをもとに、新しい環境を構築します。
conda create --name <新しい環境名> --file package-list.txt
注意点：pipとcondaの併用について
Anaconda環境内では、原則として conda install を優先して使用します。conda で提供されていないパッケージのみ pip install を使用するようにしてください。これらを無秩序に混在させると、依存関係が破損し、環境が壊れる原因となります。
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