我如何更新蟒蛇?

root是主环境的旧名称(conda 4.4之前);在conda 4.4之后，它被重命名为base。源

95%的人真正想要的

在大多数情况下，当你说你想要更新Anaconda时，你想做的是执行以下命令:

conda update --all

(但这应该是之前 by conda update -n base conda或简单的conda update conda，这样你就安装了最新的conda版本)

这将把当前环境中的所有包更新到最新版本——有一个小字体，它可能会使用一些包的旧版本，以满足依赖约束(通常这是不必要的，当有必要时，包计划求解器将尽最大努力减少影响)。

这需要从命令行执行，最好的方法是从Anaconda Navigator，然后&;environmental &;选项卡，然后单击base环境旁边的三角形，选择“Open terminal”:

此操作只会更新一个选定的环境(在本例中为base环境)。如果您有其他想要更新的环境，您可以重复上述过程，但首先单击该环境。当它被选中时，右边有一个三角形标记(见上图，步骤3)。或者从命令行中，你可以提供环境名称(-n envname)或路径(-p /path/to/env)，例如从上面的截图更新你的dspyr环境:

conda update -n dspyr --all

更新单个包

如果你只对更新单个包感兴趣，那么只需单击Navigator中的蓝色箭头或蓝色版本号，例如上面截图中的astroid或astropy，这将标记这些包进行升级。当你完成后，你需要点击“应用”;按钮:

.

或者从命令行:

conda update astroid astropy

仅更新标准Anaconda发行版中的包

如果你不关心包版本，只想要“标准蟒蛇发行版中所有软件包的最新套装，只要它们一起工作”;，那么你应该看看这个要点。

为什么更新Anaconda包几乎总是一个坏主意

在大多数情况下，在包列表中更新Anaconda包会有一个令人惊讶的结果:你实际上可能会降级许多包(事实上，如果它指示的版本为custom，这很有可能)。上面的要点提供了细节。

利用conda环境

你的base环境可能不是一个尝试和管理精确包集的好地方:它将是一个动态工作空间，其中安装了新包，并随机更新包。如果您需要一组确切的包，那么创建一个conda环境来保存它们。多亏了conda包缓存和使用文件链接的方式，做到这一点通常是i)快速和ii)消耗很少的额外磁盘空间。如。

conda create -n myspecialenv -c bioconda -c conda-forge python=3.5 pandas beautifulsoup seaborn nltk

conda文档有更多细节和示例。

pip, PyPI和setuptools?

这些都不会帮助更新从PyPI通过pip安装的包或任何使用python setup.py install安装的包。conda list会给你一些关于环境中基于pip的Python包的提示，但它不会做任何特殊的事情来更新它们。

水蟒或水蟒企业的商业用途

这几乎是完全相同的故事，除了你可能无法更新base环境，如果它是由其他人安装的(比如/opt/anaconda/latest)。如果你不能更新你正在使用的环境，你应该能够克隆，然后更新:

conda create -n myenv --clone base
conda update -n myenv --all

如果您试图将Anaconda版本更新到新的版本，您将注意到运行新的安装程序将无法工作，因为它会提示安装目录非空。

所以你应该使用conda来升级，如官方文档所述:

conda update conda
conda update anaconda

这可以防止错误:

ERROR conda.core.link:_execute(502):卸载包'defaults::conda-4.5.4-py36_0'时发生错误。 PermissionError(13， '访问被拒绝')

打开“命令或conda提示符”并运行:

conda update conda
conda update anaconda

最好两次运行这两个命令(一个接一个)，以确保所有基本文件都已更新。

这将使您回到最新的“发行版”，其中包含了由Continuum的人选择的软件包，以便更好地协同工作。

如果你想运行每个包的最后一个版本(这可能导致不稳定的环境):

conda update --all

希望这能有所帮助。

来源:

• https://docs.anaconda.com/anaconda/install/update-version
• https://github.com/conda/conda/issues/1414#issuecomment-119071154

如果你有困难，例如从3.3。X到4。X (conda更新conda“不工作”以获得下一个版本)而不是尝试更具体的方法，如下所示:

conda install conda=4.0 (or conda install anaconda=4.0)

https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/anaconda-4-release/

在Mac上，打开终端，执行以下两个命令。

conda update conda
conda update anaconda

确保多次运行每个命令以更新到当前版本。

以下是最佳实践(根据我的个人经验)。选择这些< >强四< / >强包还会将所有其他依赖项更新到适当的版本，这将帮助您保持环境的一致性。后者是其他人在早先的答复中表示的一个普遍问题。这个解决方案不需要终端。

使用:

conda create -n py37 -c anaconda anaconda=5.3.1
conda env export -n py37 --file env.yaml

找到C:\Windows\System32中的env.yaml文件，并以管理员身份运行cmd:

conda env update -n root -f env.yaml

那么它就有用了!

我用的是Windows 10。以下更新了所有内容，并安装了一些新包，包括Python更新(对我来说是3.7.3)。

在shell中，尝试以下操作(请确保更改Anaconda 3 Data的安装位置)。更新所有内容都需要一些时间。

conda update --prefix X:\XXXXData\Anaconda3 anaconda

要将已安装的版本更新到最新版本，例如2019.07，请运行:

conda install anaconda=2019.07

在大多数情况下，这种方法可以满足您的需求并避免依赖关系问题。

这是蟒蛇官方文件所推荐的:

conda update conda
conda install anaconda=2021.11

你可以找到当前和过去的版本代码在这里。

该命令将更新到Anaconda元包的特定版本。

我觉得(与已接受的答案相反)这更像是95%的Anaconda用户想要的:升级到Anaconda元包的最新版本(由Anaconda分销商组装和测试)，并忽略单个包的更新状态，这将由conda update --all发布。

在基本模式下打开Anaconda cmd:

然后使用conda update conda更新Anaconda。

然后你可以使用conda update——all来更新Anaconda的所有需求:

conda update conda
conda update --all

介绍

这个答案包含了许多答案和注释，它没有添加新的代码，所有的分数都归于其他答案，特别是这个答案显示了如何安装官方版本，完全符合文档。

在下面，“文档”;意思是Anaconda的官方文档在从旧版本更新。阅读文档是有意义的，它是一个简短的概述。

由于它将被经常使用，下面是元包的定义:

元包是一个非常简单的包，它至少有一个名称和一个 的版本。它不需要有任何依赖项或构建步骤。 元包可以列出对几个核心、低级别的依赖关系 类库，并可能包含指向的软件文件的链接

.执行时自动下载

第一步

作为安装anaconda之前的第一步，你更新conda:

conda update conda

第二步

第二步，你有三个选择:自定义或官方元包，或conda update --all。

1. 自定义metapackage

如果允许使用最新的自定义元包(请注意，对于依赖关系受限的标准包，这可能并不总是最佳选择)，那么您可以使用

conda install anaconda

文档:

Anaconda元包有一个特殊的“自定义”版本 具有所有包依赖项，但它们都不受约束。 “自定义”版本在版本排序上比任何实际版本都要低 版本号码。< / p >

测试的起点是已安装的版本2021.05。在此之后，conda update anaconda和conda install anaconda都会导致相同的新“降级自定义版本”;anaconda = 2021.05-py38_0 --> custom-py38_1的版本变化。但是使用update会导致安装的包比install多得多:

update比install导致更多的安装步骤

(base) C:\WINDOWS\system32>conda update anaconda
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done


## Package Plan ##


environment location: C:\Users\toeft\anaconda3


added / updated specs:
- anaconda




The following packages will be downloaded:


package                    |            build
---------------------------|-----------------
_anaconda_depends-2020.07  |           py38_0           6 KB
anaconda-custom            |           py38_1          36 KB
anaconda-client-1.8.0      |   py38haa95532_0         170 KB
anaconda-project-0.10.1    |     pyhd3eb1b0_0         218 KB
astroid-2.6.6              |   py38haa95532_0         314 KB
astropy-4.3.1              |   py38hc7d831d_0         6.1 MB
attrs-21.2.0               |     pyhd3eb1b0_0          46 KB
babel-2.9.1                |     pyhd3eb1b0_0         5.5 MB
...
xlsxwriter-3.0.1           |     pyhd3eb1b0_0         111 KB
xlwings-0.24.7             |   py38haa95532_0         887 KB
zeromq-4.3.4               |       hd77b12b_0         4.2 MB
zipp-3.5.0                 |     pyhd3eb1b0_0          13 KB
zope.interface-5.4.0       |   py38h2bbff1b_0         305 KB
zstd-1.4.9                 |       h19a0ad4_0         478 KB
------------------------------------------------------------
Total:       218.2 MB


The following NEW packages will be INSTALLED:


_anaconda_depends  pkgs/main/win-64::_anaconda_depends-2020.07-py38_0
cfitsio            pkgs/main/win-64::cfitsio-3.470-he774522_6
charset-normalizer pkgs/main/noarch::charset-normalizer-2.0.4-pyhd3eb1b0_0
conda-pack         pkgs/main/noarch::conda-pack-0.6.0-pyhd3eb1b0_0
debugpy            pkgs/main/win-64::debugpy-1.4.1-py38hd77b12b_0
fonttools          pkgs/main/noarch::fonttools-4.25.0-pyhd3eb1b0_0
gmpy2              pkgs/main/win-64::gmpy2-2.0.8-py38h7edee0f_3
libllvm9           pkgs/main/win-64::libllvm9-9.0.1-h21ff451_0
matplotlib-inline  pkgs/main/noarch::matplotlib-inline-0.1.2-pyhd3eb1b0_2
mpc                pkgs/main/win-64::mpc-1.1.0-h7edee0f_1
mpfr               pkgs/main/win-64::mpfr-4.0.2-h62dcd97_1
mpir               pkgs/main/win-64::mpir-3.0.0-hec2e145_1
munkres            pkgs/main/noarch::munkres-1.1.4-py_0


The following packages will be REMOVED:


jupyter-packaging-0.7.12-pyhd3eb1b0_0


The following packages will be UPDATED:


anaconda-client                              1.7.2-py38_0 --> 1.8.0-py38haa95532_0
anaconda-project                       0.9.1-pyhd3eb1b0_1 --> 0.10.1-pyhd3eb1b0_0
astroid                                2.5-py38haa95532_1 --> 2.6.6-py38haa95532_0
astropy                              4.2.1-py38h2bbff1b_1 --> 4.3.1-py38hc7d831d_0
attrs                                 20.3.0-pyhd3eb1b0_0 --> 21.2.0-pyhd3eb1b0_0
babel                                  2.9.0-pyhd3eb1b0_0 --> 2.9.1-pyhd3eb1b0_0
bitarray                             1.9.2-py38h2bbff1b_1 --> 2.3.0-py38h2bbff1b_1
bleach                                 3.3.0-pyhd3eb1b0_0 --> 4.0.0-pyhd3eb1b0_0
bokeh                                2.3.2-py38haa95532_0 --> 2.3.3-py38haa95532_0
ca-certificates                      2021.4.13-haa95532_1 --> 2021.7.5-haa95532_1
certifi                          2020.12.5-py38haa95532_0 --> 2021.5.30-py38haa95532_0
cffi                                1.14.5-py38hcd4344a_0 --> 1.14.6-py38h2bbff1b_0
click                                  7.1.2-pyhd3eb1b0_0 --> 8.0.1-pyhd3eb1b0_0
comtypes                          1.1.9-py38haa95532_1002 --> 1.1.10-py38haa95532_1002
curl                                    7.71.1-h2a8f88b_1 --> 7.78.0-h86230a5_0
cython                             0.29.23-py38hd77b12b_0 --> 0.29.24-py38hd77b12b_0
dask                                2021.4.0-pyhd3eb1b0_0 --> 2021.8.1-pyhd3eb1b0_0
dask-core                           2021.4.0-pyhd3eb1b0_0 --> 2021.8.1-pyhd3eb1b0_0
decorator                              5.0.6-pyhd3eb1b0_0 --> 5.0.9-pyhd3eb1b0_0
distributed                       2021.4.0-py38haa95532_0 --> 2021.8.1-py38haa95532_0
docutils                              0.17-py38haa95532_1 --> 0.17.1-py38haa95532_1
et_xmlfile         pkgs/main/noarch::et_xmlfile-1.0.1-py~ --> pkgs/main/win-64::et_xmlfile-1.1.0-py38haa95532_0
fsspec                                 0.9.0-pyhd3eb1b0_0 --> 2021.7.0-pyhd3eb1b0_0
gevent                              21.1.2-py38h2bbff1b_1 --> 21.8.0-py38h2bbff1b_1
greenlet                             1.0.0-py38hd77b12b_2 --> 1.1.1-py38hd77b12b_0
idna                                    2.10-pyhd3eb1b0_0 --> 3.2-pyhd3eb1b0_0
imagecodecs                      2021.3.31-py38h5da4933_0 --> 2021.6.8-py38h5da4933_0
intel-openmp                        2021.2.0-haa95532_616 --> 2021.3.0-haa95532_3372
ipykernel                            5.3.4-py38h5ca1d4c_0 --> 6.2.0-py38haa95532_1
ipython                             7.22.0-py38hd4e2768_0 --> 7.26.0-py38hd4e2768_0
isort                                  5.8.0-pyhd3eb1b0_0 --> 5.9.3-pyhd3eb1b0_0
itsdangerous                           1.1.0-pyhd3eb1b0_0 --> 2.0.1-pyhd3eb1b0_0
jinja2                                2.11.3-pyhd3eb1b0_0 --> 3.0.1-pyhd3eb1b0_0
json5                                          0.9.5-py_0 --> 0.9.6-pyhd3eb1b0_0
jupyterlab                            3.0.14-pyhd3eb1b0_1 --> 3.1.7-pyhd3eb1b0_0
jupyterlab_server                      2.4.0-pyhd3eb1b0_0 --> 2.7.1-pyhd3eb1b0_0
keyring                             22.3.0-py38haa95532_0 --> 23.0.1-py38haa95532_0
krb5                                    1.18.2-hc04afaa_0 --> 1.19.2-h5b6d351_0
libcurl                                 7.71.1-h2a8f88b_1 --> 7.78.0-h86230a5_0
libxml2                                 2.9.10-hb89e7f3_3 --> 2.9.12-h0ad7f3c_0
lz4-c                                    1.9.3-h2bbff1b_0 --> 1.9.3-h2bbff1b_1
markupsafe                           1.1.1-py38he774522_0 --> 2.0.1-py38h2bbff1b_0
matplotlib                           3.3.4-py38haa95532_0 --> 3.4.2-py38haa95532_0
matplotlib-base                      3.3.4-py38h49ac443_0 --> 3.4.2-py38h49ac443_0
mkl                                 2021.2.0-haa95532_296 --> 2021.3.0-haa95532_524
mkl-service                          2.3.0-py38h2bbff1b_1 --> 2.4.0-py38h2bbff1b_0
mkl_random                           1.2.1-py38hf11a4ad_2 --> 1.2.2-py38hf11a4ad_0
more-itertools                         8.7.0-pyhd3eb1b0_0 --> 8.8.0-pyhd3eb1b0_0
nbconvert                                    6.0.7-py38_0 --> 6.1.0-py38haa95532_0
networkx                                         2.5-py_0 --> 2.6.2-pyhd3eb1b0_0
nltk                                   3.6.1-pyhd3eb1b0_0 --> 3.6.2-pyhd3eb1b0_0
notebook                             6.3.0-py38haa95532_0 --> 6.4.3-py38haa95532_0
numpy                               1.20.1-py38h34a8a5c_0 --> 1.20.3-py38ha4e8547_0
numpy-base                          1.20.1-py38haf7ebc8_0 --> 1.20.3-py38hc2deb75_0
openjpeg                                 2.3.0-h5ec785f_1 --> 2.4.0-h4fc8c34_0
openssl                                 1.1.1k-h2bbff1b_0 --> 1.1.1l-h2bbff1b_0
packaging                               20.9-pyhd3eb1b0_0 --> 21.0-pyhd3eb1b0_0
pandas                               1.2.4-py38hd77b12b_0 --> 1.3.2-py38h6214cd6_0
path                                15.1.2-py38haa95532_0 --> 16.0.0-py38haa95532_0
pathlib2                             2.3.5-py38haa95532_2 --> 2.3.6-py38haa95532_2
pillow                               8.2.0-py38h4fa10fc_0 --> 8.3.1-py38h4fa10fc_0
pkginfo                              1.7.0-py38haa95532_0 --> 1.7.1-py38haa95532_0
prometheus_client                     0.10.1-pyhd3eb1b0_0 --> 0.11.0-pyhd3eb1b0_0
pydocstyle                             6.0.0-pyhd3eb1b0_0 --> 6.1.1-pyhd3eb1b0_0
pyerfa                               1.7.3-py38h2bbff1b_0 --> 2.0.0-py38h2bbff1b_0
pygments                               2.8.1-pyhd3eb1b0_0 --> 2.10.0-pyhd3eb1b0_0
pylint                               2.7.4-py38haa95532_1 --> 2.9.6-py38haa95532_1
pyodbc                              4.0.30-py38ha925a31_0 --> 4.0.31-py38hd77b12b_0
pytest                               6.2.3-py38haa95532_2 --> 6.2.4-py38haa95532_2
python-dateutil                        2.8.1-pyhd3eb1b0_0 --> 2.8.2-pyhd3eb1b0_0
pywin32                                227-py38he774522_1 --> 228-py38hbaba5e8_1
pyzmq                               20.0.0-py38hd77b12b_1 --> 22.2.1-py38hd77b12b_1
qtconsole                              5.0.3-pyhd3eb1b0_0 --> 5.1.0-pyhd3eb1b0_0
qtpy                                           1.9.0-py_0 --> 1.10.0-pyhd3eb1b0_0
regex                             2021.4.4-py38h2bbff1b_0 --> 2021.8.3-py38h2bbff1b_0
requests                              2.25.1-pyhd3eb1b0_0 --> 2.26.0-pyhd3eb1b0_0
rope                                          0.18.0-py_0 --> 0.19.0-pyhd3eb1b0_0
scikit-learn                        0.24.1-py38hf11a4ad_0 --> 0.24.2-py38hf11a4ad_1
seaborn                               0.11.1-pyhd3eb1b0_0 --> 0.11.2-pyhd3eb1b0_0
singledispatch                      3.6.1-pyhd3eb1b0_1001 --> 3.7.0-pyhd3eb1b0_1001
six                pkgs/main/win-64::six-1.15.0-py38haa9~ --> pkgs/main/noarch::six-1.16.0-pyhd3eb1b0_0
sortedcontainers                       2.3.0-pyhd3eb1b0_0 --> 2.4.0-pyhd3eb1b0_0
sphinx                                 4.0.1-pyhd3eb1b0_0 --> 4.0.2-pyhd3eb1b0_0
sphinxcontrib-htm~                     1.0.3-pyhd3eb1b0_0 --> 2.0.0-pyhd3eb1b0_0
sphinxcontrib-ser~                     1.1.4-pyhd3eb1b0_0 --> 1.1.5-pyhd3eb1b0_0
sqlalchemy                           1.4.7-py38h2bbff1b_0 --> 1.4.22-py38h2bbff1b_0
sqlite                                  3.35.4-h2bbff1b_0 --> 3.36.0-h2bbff1b_0
testpath                               0.4.4-pyhd3eb1b0_0 --> 0.5.0-pyhd3eb1b0_0
threadpoolctl                          2.1.0-pyh5ca1d4c_0 --> 2.2.0-pyhbf3da8f_0
tifffile                            2021.4.8-pyhd3eb1b0_2 --> 2021.7.2-pyhd3eb1b0_2
tqdm                                  4.59.0-pyhd3eb1b0_1 --> 4.62.1-pyhd3eb1b0_1
typed-ast                            1.4.2-py38h2bbff1b_1 --> 1.4.3-py38h2bbff1b_1
typing_extensions                    3.7.4.3-pyha847dfd_0 --> 3.10.0.0-pyh06a4308_0
urllib3                               1.26.4-pyhd3eb1b0_0 --> 1.26.6-pyhd3eb1b0_1
wheel                                 0.36.2-pyhd3eb1b0_0 --> 0.37.0-pyhd3eb1b0_0
xlsxwriter                             1.3.8-pyhd3eb1b0_0 --> 3.0.1-pyhd3eb1b0_0
xlwings                             0.23.0-py38haa95532_0 --> 0.24.7-py38haa95532_0
zeromq                                   4.3.3-ha925a31_3 --> 4.3.4-hd77b12b_0
zipp                                   3.4.1-pyhd3eb1b0_0 --> 3.5.0-pyhd3eb1b0_0
zope.interface                       5.3.0-py38h2bbff1b_0 --> 5.4.0-py38h2bbff1b_0
zstd                                     1.4.5-h04227a9_0 --> 1.4.9-h19a0ad4_0


The following packages will be DOWNGRADED:


anaconda                                   2021.05-py38_0 --> custom-py38_1

install的安装步骤比update少:

(base) C:\WINDOWS\system32>conda install anaconda
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done


## Package Plan ##


environment location: C:\Users\toeft\anaconda3


added / updated specs:
- anaconda




The following packages will be downloaded:


package                    |            build
---------------------------|-----------------
_anaconda_depends-2020.07  |           py38_0           6 KB
anaconda-custom            |           py38_1          36 KB
ca-certificates-2021.7.5   |       haa95532_1         113 KB
certifi-2021.5.30          |   py38haa95532_0         140 KB
gmpy2-2.0.8                |   py38h7edee0f_3         145 KB
libllvm9-9.0.1             |       h21ff451_0          61 KB
mpc-1.1.0                  |       h7edee0f_1         260 KB
mpfr-4.0.2                 |       h62dcd97_1         1.5 MB
mpir-3.0.0                 |       hec2e145_1         1.3 MB
openssl-1.1.1l             |       h2bbff1b_0         4.8 MB
------------------------------------------------------------
Total:         8.4 MB


The following NEW packages will be INSTALLED:


_anaconda_depends  pkgs/main/win-64::_anaconda_depends-2020.07-py38_0
gmpy2              pkgs/main/win-64::gmpy2-2.0.8-py38h7edee0f_3
libllvm9           pkgs/main/win-64::libllvm9-9.0.1-h21ff451_0
mpc                pkgs/main/win-64::mpc-1.1.0-h7edee0f_1
mpfr               pkgs/main/win-64::mpfr-4.0.2-h62dcd97_1
mpir               pkgs/main/win-64::mpir-3.0.0-hec2e145_1


The following packages will be UPDATED:


ca-certificates                      2021.4.13-haa95532_1 --> 2021.7.5-haa95532_1
certifi                          2020.12.5-py38haa95532_0 --> 2021.5.30-py38haa95532_0
openssl                                 1.1.1k-h2bbff1b_0 --> 1.1.1l-h2bbff1b_0


The following packages will be DOWNGRADED:


anaconda                                   2021.05-py38_0 --> custom-py38_1

2. 官方元包(= release)

在下面的代码片段中，update和install会导致相同的结果。我像在文档中一样使用install。

如果您不想安装元包的自定义版本，而需要最新的正式发行版，请使用

conda install anaconda=VersionNumber

找到VersionNumber

撰写本文时，在2021年9月，最新的可用版本(Anaconda个人版)是

conda install anaconda=2021.05

但是如何得到这个VersionNumber呢?

看看Anaconda 个人版发行说明。如果你需要一个更老的版本，你需要向下滚动页面，例如找到2020.11。最近的信息总是在页面上方。如果使用商业版本，则需要检查其他发行说明。

因此，像2021.05版本代码这样的东西是你需要找到的最新发布的快捷方式。你也可以在文档中直接链接的可用的蟒蛇版本列表中找到你操作系统的完整版本名，例如Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe。它是按名称和日期排序的，因此，您需要搜索年份，如&;yyyy - mm &;/“YYYY产生绯闻;或者滚动整个列表来查找最新的版本:

以Windows 10 64位为例，该命令也可以是:

conda update anaconda=Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe

如果您在安装了最新的自定义元包之后安装了一个版本，您将看到一些包被删除，许多包被略微降级。这是因为发行版时间上稍有倒退，但因此也是完全可信的。

文档:

conda update anaconda=VersionNumber获取对象的特定释放 Anaconda元包，例如conda update anaconda=2019.10。那 元包表示经过测试的固定状态 收集。< / p >

3.不要使用conda update --all

对于文档(下面引用的最后一句)，安装2019.07的自定义 (= most recent)元包也可以通过运行

 conda update --all

如果你有虚拟环境，你需要:

conda update -n myenv --all

这可能是2019.07的一个例外。它似乎并不适用于更高的元包版本。我检查了conda update --all和conda update anaconda在行与行比较中的差异(见下面，在引号之后)。虽然它们一开始看起来像双胞胎，但有足够小的差异说你应该远离conda update --all，因为可能冲突的约束甚至在文档中提到了。

文档:

conda update --all将unpin所有内容。这将更新中的所有包 将当前环境转换为最新版本。这样做，它就会下降 所有的版本约束都是从历史和尝试中做出来的

这与删除包具有相同的行为。如果有任何包是 由于更新，它们被删除了。Conda更新——所有可能都不是 能够使一切都是最新的版本，因为你可能有

.在你的环境中有冲突的约束

Anaconda 2019.07更新的Anaconda元包，conda update -all 将使元包去自定义版本，以便更新 其他规格。< / p >

整个输出以行为基础进行对比，显示了以下剩余的行差异。这证明了conda update --all不仅仅是自定义元包:

在conda update anaconda中没有找到的conda update --all输出行

(base) C:\WINDOWS\system32>conda update --all


The following packages will be downloaded:


anaconda-navigator-2.0.4   |           py38_0         5.2 MB
conda-build-3.21.4         |   py38haa95532_0         552 KB
conda-content-trust-0.1.1  |     pyhd3eb1b0_0          56 KB
conda-repo-cli-1.0.4       |     pyhd3eb1b0_0          47 KB
conda-token-0.3.0          |     pyhd3eb1b0_0          10 KB
menuinst-1.4.17            |   py38h59b6b97_0          96 KB
python-3.8.11              |       h6244533_1        16.0 MB
Total:       224.8 MB




The following NEW packages will be INSTALLED:


conda-content-tru~ pkgs/main/noarch::conda-content-trust-0.1.1-pyhd3eb1b0_0
conda-repo-cli     pkgs/main/noarch::conda-repo-cli-1.0.4-pyhd3eb1b0_0
conda-token        pkgs/main/noarch::conda-token-0.3.0-pyhd3eb1b0_0




The following packages will be UPDATED:


anaconda-navigator                          1.10.0-py38_0 --> 2.0.4-py38_0
conda-build                                 3.20.5-py38_1 --> 3.21.4-py38haa95532_0
et_xmlfile         pkgs/main/noarch::et_xmlfile-1.0.1-py~ --> pkgs/main/win-64::et_xmlfile-1.1.0-py38haa95532_0
menuinst                            1.4.16-py38he774522_1 --> 1.4.17-py38h59b6b97_0
python                                   3.8.8-hdbf39b2_5 --> 3.8.11-h6244533_1
six                pkgs/main/win-64::six-1.15.0-py38haa9~ --> pkgs/main/noarch::six-1.16.0-pyhd3eb1b0_0
sphinxcontrib-htm~                     1.0.3-pyhd3eb1b0_0 --> 2.0.0-pyhd3eb1b0_0
sphinxcontrib-ser~                     1.1.4-pyhd3eb1b0_0 --> 1.1.5-pyhd3eb1b0_0

在conda update --all中没有找到的conda update anaconda输出行

(base) C:\WINDOWS\system32>conda update anaconda


added / updated specs:
- anaconda


The following packages will be downloaded:


cfitsio-3.470              |       he774522_6         512 KB
imagecodecs-2021.6.8       |   py38h5da4933_0         6.1 MB
jinja2-3.0.1               |     pyhd3eb1b0_0         110 KB
tifffile-2021.7.2          |     pyhd3eb1b0_2         135 KB
typed-ast-1.4.3            |   py38h2bbff1b_1         135 KB
Total:       209.8 MB


The following NEW packages will be INSTALLED:


cfitsio            pkgs/main/win-64::cfitsio-3.470-he774522_6




The following packages will be UPDATED:


et_xmlfile         pkgs/main/noarch::et_xmlfile-1.0.1-py~ --> pkgs/main/win-64::et_xmlfile-1.1.0-py38haa95532_0
imagecodecs                      2021.3.31-py38h5da4933_0 --> 2021.6.8-py38h5da4933_0
jinja2                                2.11.3-pyhd3eb1b0_0 --> 3.0.1-pyhd3eb1b0_0
six                pkgs/main/win-64::six-1.15.0-py38haa9~ --> pkgs/main/noarch::six-1.16.0-pyhd3eb1b0_0
sphinxcontrib-htm~                     1.0.3-pyhd3eb1b0_0 --> 2.0.0-pyhd3eb1b0_0
sphinxcontrib-ser~                     1.1.4-pyhd3eb1b0_0 --> 1.1.5-pyhd3eb1b0_0
tifffile                            2021.4.8-pyhd3eb1b0_2 --> 2021.7.2-pyhd3eb1b0_2
typed-ast                            1.4.2-py38h2bbff1b_1 --> 1.4.3-py38h2bbff1b_1

因此，不建议使用conda update --all，如果您需要尽可能高的更新，最好坚持使用自定义元包，或者如果您可以接受几个月的延迟，并且包的集合没有任何冲突是最重要的(例如，如果您在生产环境中)，则使用官方元包。

结果:安装哪一个:官方元包还是自定义元包?

一些回答或评论说自定义元包安装可能需要运行两次才能达到适当的状态。我不能确认这一点(用conda install anaconda和conda update anaconda测试，但我也在一个新的Python安装中)。这仍然是一个提示，安装最新的官方元包(= release， conda install anaconda=VersionNumber = conda update anaconda=VersionNumber)可能会更稳定，可能会有几个月的延迟。

另一方面，如果您希望使用最新的版本，则自定义元包(最新的可信包集合)可能很好。然后运行conda install anaconda或更强的命令conda update anaconda。

这也是更新Spyder的方法:

他们甚至没有在conda update anaconda之前使用conda update conda，后者似乎足够了。

小证明:我一开始用了conda update conda，在那之后，conda update anaconda就什么都不做了，conda update conda已经完成了所有的任务。

conda update anaconda
Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: done


# All requested packages already installed.

这听起来好像两个命令现在都是一样的，也许它们只是在过去不一样。

选择取决于你，这取决于你有多迫切地需要更新一些软件包。只要启动安装程序看看会发生什么，你仍然可以输入n来取消安装。我要拿

conda update anaconda

没有conda update conda。

并且不要使用conda update --all除非你需要某个包的最新更新，例如作为安装另一个包的要求。我在测试--all时遇到了这个问题，在那之后，一个新的tensorflow插件被建议下载，但不是在其他命令之后。通常情况下，你不需要在这个点上更新，因此不要使用--all。

然而，另一个答案是:

conda update -n base conda -c anaconda

其中-c你的首选频道或干脆放弃。

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