如果你使用anaconda3环境，一定是使用conda管理下载Python package、构建环境。下载慢，我就设置国内的源，修改过来修改过去，就是很慢。继续检查，明明设置了国内源，依旧很慢，很慢，很慢......

可恶的转圈~~~等待~~~~

conda好不容易solving结束开始下载包，然后发现龟速。慢慢的等待，然后呢，又检查出来一大堆的包之间的冲突，继续，我睡着了，第二天一看，conda自己退出了，依然没有安装好。是不是非常痛苦，我都要摔键盘了。

是不是很抓狂，有过类似经历，文末点个赞或在看。

用了mamba，我欣喜如狂，软件包秒装秒删。本来装conda的一个需求是创建分隔的虚拟环境，但是conda每次操作慢得要死，实际上根本懒得用，装软件包都用pip搞定，有时即使用pip，有些包就是安装搞不定，我的天呀~~~和谁去讲理去。最后搞成了一个非常庞大的base环境，依赖冲突时有发生。换了mamba后，完全平替conda，无缝衔接管理已有的conda环境，一切都那么丝滑。

高效Python包管理器mamba

• 自带多线程下载下载​repository data和packages；
• mamba使用​​libsolv加速解决依赖关系​​ (安装过程中Solving environment:转圈圈的时间)；
• Mamba的核心部分是通过C++实现，以获得最大执行效率；
• 最重要的是​​Mamba可与conda完美兼容，学习成本极小​​ (将conda执行命令中的conda换做mamba即可)。

mamba与conda使用区别

下面就以win10环境下，安装Anaconda3-2022.05-Windows-x86_64版本进行阐述，版本或环境不一致，或许有些区别，有不明白的地方可以留言讨论。

（1）conda或conda --h 帮助内容

conda --h 帮助内容

（2）mamba或mamba --h 帮助内容

mamba --h 帮助内容

仔细比较一下，几乎完全一样，所以用过conda，mamba几乎不用学习就可使用。

mamba命令

• mamba命令大全命令：mamba 或 mamba --h
• mamba查看环境命令：mamba info --envs
• mamba激活环境命令：mamba activate MyEnvs（mamba activate <envs-name>）
• mamba创建环境命令：mamba create -n MyEnvs（mamba create -n <envs-name>）
• mamba包的安装命令：mamba install package（mamba install <package-name>）
• mamba包的卸载命令：mamba uninstall package（mamba uninstall <package-name>）

mamba安装

在Anaconda Prompt(anaconda3)环境下，就可以安装好了。

conda install mamba -c conda-forge

安装mamba的坑

安装上面的命令安装mamba，如果在base环境里，因为base环境已经预装了400多个包，导致极有可能安装不成功，这个是我踩过的坑~~~。既然conda是管理环境，我首先建立一个虚拟环境，然后第一个包就安装mamba。步骤如下：

（1）建立python3.9虚拟环境，当然也可以建立python2.7等其他版本的虚拟环境。
conda create --name python39 python=3.9
 （2）切换到python39环境
conda activate python39
（3）安装mamba加速安装程序，完全替代conda，使用通道 -c conda-forge  
conda install mamba -c conda-forge

安装完后，就可以使用mamba进行包packages的安装和管理了。

需要指出的，安装包时，最好后面指明安装通道-c conda-forge，这样会加快安装速度，并且提高快速找到安装包的效率。不指明安装通道，有时安装不成功，这个也是我踩过的另外一个坑。下面给一个安装例子：

mamba install cartopy -c conda-forge

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