Conda : un aide-mémoire en questions

Created on September 11, 2026

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Comme pour les aides-mémoire de Git et SLURM, celui-ci existe surtout pour arrêter de chercher les mêmes trois commandes tous les quelques mois. Les environnements Conda sont simples sur le principe, mais l’option exacte dont on a besoin (--from-history, -n ou -p, --prune…) ne reste jamais vraiment en mémoire.

Le billet suit la même structure : des problèmes courants, formulés comme on les rencontre réellement, puis quelques références thématiques pour aller plus loin. Ce n’est pas un article figé par nature. Il s’enrichit au fil de mes besoins, il se corrige au fil de mes découvertes d’erreur. —

Problèmes courants

Premiers pas

Je veux créer un nouvel environnement

conda create -n mon-env python=3.11                  # Environnement nommé
conda create -p ./envs/mon-env python=3.11            # Environnement dans un chemin précis
conda create -n mon-env python=3.11 numpy pandas      # Avec des paquets dès la création

Je veux activer / désactiver un environnement

conda activate mon-env
conda deactivate

Je ne me souviens plus des environnements que j’ai, ni de ce qu’il y a dedans

conda env list                       # Tous les environnements de la machine
conda list                           # Paquets de l'environnement actif
conda list -n mon-env                # Paquets d'un environnement précis

Sauvegarder et recréer des environnements

Je veux sauvegarder mon environnement pour pouvoir le recréer plus tard

conda env export > environment.yml                  # Export complet, avec les builds exacts
conda env export --from-history > environment.yml   # Seulement les paquets installés explicitement

ATTENTION : --from-history est plus portable entre systèmes d’exploitation (Linux, macOS, Windows), mais ne conserve pas les versions exactes résolues des dépendances. Utilise l’export complet si reproduire l’état précis compte pour toi.

Je veux recréer un environnement à partir d’un fichier .yml 

conda env create -f environment.yml                  # Utilise le nom écrit dans le fichier
conda env create -f environment.yml -n nouveau-nom    # Force un nom différent

Je veux sauvegarder ça quelque part en ligne

Un environment.yml est un petit fichier texte, donc un dépôt Git (privé si besoin) ou une synchronisation vers Google Drive / Dropbox fonctionne très bien. L’intérêt des exports --from-history est justement d’être assez légers et stables pour être versionnés.

git add environment.yml
git commit -m "chore: mise à jour de l'environnement conda"
git push

Je veux mettre à jour un environnement existant à partir d’un .yml modifié

conda env update -f environment.yml --prune          # --prune retire les paquets qui ne sont plus listés

Usage quotidien

Je veux installer ou retirer des paquets

conda install numpy pandas
conda install -n mon-env numpy                        # Dans un environnement précis
conda install -c conda-forge astropy                   # Depuis un canal précis
conda remove numpy

Je veux mettre à jour des paquets

conda update numpy                    # Un seul paquet
conda update --all                    # Tout l'environnement actif
conda update conda                    # Conda lui-même

J’ai mélangé conda et pip et je ne suis pas sûr que ce soit propre

Installe d’abord avec conda dès qu’un paquet y est disponible, puis termine avec pip pour ce qui manque. Faire l’inverse tend à casser la résolution des dépendances.

conda install numpy pandas
pip install un-paquet-absent-de-conda

Si les paquets installés via pip doivent apparaître dans l’export :

conda env export > environment.yml       # Les paquets pip sont listés dans une section "pip:"

Je veux dupliquer un environnement

conda create --name nouvel-env --clone ancien-env

Je veux supprimer un environnement

conda env remove -n mon-env

Configuration

Je veux gérer les canaux (channels)

conda config --add channels conda-forge
conda config --set channel_priority strict
conda config --show channels

Je veux savoir où mes environnements sont réellement stockés

conda info --envs
conda config --show envs_dirs

Dépannage

Conda est très lent à résoudre les dépendances

Passe au solveur libmamba, bien plus rapide et devenu la valeur par défaut depuis Conda 23.10, mais il vaut la peine de vérifier si une installation plus ancienne utilise encore le solveur classique.

conda install -n base conda-libmamba-solver
conda config --set solver libmamba

Mon disque est plein de vieux caches de paquets

conda clean --all                     # Supprime les paquets en cache, les tarballs, les fichiers inutilisés
conda clean --dry-run                 # Prévisualise ce qui serait supprimé

Je veux vérifier les incohérences d’un environnement

conda list --revisions                # Historique des changements de l'environnement
conda install --revision 2            # Revenir à une révision précédente

Références