这种情况通常被称为“离线安装”或“离线部署”，常见于企业内网、实验室、服务器机房或者网络受限的环境。

整个过程的核心思想是：在有网络的环境中，先把所有需要的东西下载好，然后拷贝到离线环境中进行安装。

核心流程概览

1. 准备环境 (在有网络的主机上):

   • 下载 Anaconda 安装包。
   • 创建一个离线环境的“包”列表。
   • 下载这个列表中的所有依赖包。

2. 离线部署 (在无网络的主机上):

   • 将下载好的 Anaconda 安装包和所有依赖包拷贝到目标主机。
   • 安装 Anaconda。
   • 创建离线环境。
   • 将下载好的依赖包安装到这个环境中。

详细步骤指南

第一步：在有网络的环境中准备所有文件

假设你有一台可以上网的电脑（我们称之为“主机A”），你要将 Anaconda 部署到一台没有网络的电脑（“目标机B”）。

下载 Anaconda 安装包

访问 Anaconda 官网 的“Archived Versions”页面，选择一个适合你目标机B操作系统的稳定版本（Linux-64, Windows-64, Mac-64），下载对应的 命令行安装包 (Command-Line Installer)，通常是 .sh (Linux/Mac) 或 .exe (Windows) 文件。

(Linux):

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2025.09-2025.09-0-Linux-x86_64.sh

创建并导出环境依赖列表 (最关键的一步)

这一步的目的是找出你需要的 Python 环境需要哪些包。

• 在主机A上安装 Anaconda：如果你还没有安装，先安装它。
• 创建一个临时环境：为了不污染你的主环境，最好创建一个新的环境来打包。

  # 创建一个名为 my_offline_env 的环境，指定 Python 版本
  conda create -n my_offline_env python=3.9

• 激活这个环境：

  conda activate my_offline_env

• 安装你需要的包：在这个环境中，像平常一样安装你需要的所有库。

  # 示例：安装 numpy, pandas, scikit-learn
  pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib

  注意：这里用 pip 也可以，但 conda 通常能更好地处理复杂的依赖关系，建议优先使用 conda install。

  
  （图片来源网络，侵删）
• 导出环境配置文件：这个 .yml 文件记录了所有包的名称和版本。

  conda env export > environment.yml

  你会得到一个 environment.yml 文件，内容类似这样：

  name: my_offline_env
  channels:
    - defaults
  dependencies:
    - numpy=1.26.0
    - pandas=2.1.1
    - scikit-learn=1.3.0
    - matplotlib=3.8.0
    - python=3.9.18
    - ... # 其他依赖
  prefix: /home/user/anaconda3/envs/my_offline_env

下载所有依赖包

我们使用刚刚生成的 environment.yml 文件来下载所有包到本地文件夹。

• 创建一个文件夹来存放下载的包：

  mkdir offline_packages

• 使用 conda pack 或手动下载：这里推荐一个更简单直接的工具 conda-pack。

  使用 conda-pack (推荐)

  1. 安装 conda-pack:

     conda install -c conda-forge conda-pack

  2. 打包环境：这个命令会把你当前激活的环境 (my_offline_env) 打包成一个 .tar.gz 文件，其中包含了 Python 解释器和所有已安装的包。

     conda pack -n my_offline_env -o my_offline_env.tar.gz

     执行后,你会得到 my_offline_env.tar.gz 文件，这个文件就是你离线环境的核心。

  手动下载所有 .tar.bz2 包 (更灵活)

  如果你不想打包整个环境,只想下载独立的包，可以使用以下脚本，这个脚本会解析 environment.yml 并从 Anaconda 的仓库中下载所有包的 .tar.bz2 文件。

  # 确保你在 environment.yml 所在的目录
  # conda 需要知道你的 channels
  conda config --append channels defaults
  # 创建下载目录
  mkdir -p downloaded_pkgs
  # 使用一个循环来下载每个包
  # 这个脚本需要一点 shell 知识
  for package in $(grep '^[^-]' environment.yml | awk '{print $1}'); do
    # 去掉版本号，只保留包名
    pkg_name=$(echo $package | cut -d'=' -f1)
    echo "Downloading $pkg_name ..."
    conda download $pkg_name --platform your_target_platform --outdir downloaded_pkgs
  done

  注意：--platform your_target_platform 需要替换成你的目标平台，linux-64, win-64, osx-64。

现在你有网络的主机A上应该有：

1. Anaconda3-2025.09-0-Linux-x86_64.sh (或对应的安装包)
2. my_offline_env.tar.gz (如果你用了 conda-pack)
3. downloaded_pkgs/ 文件夹 (如果你用了手动下载方法)

第二步：在离线环境中进行部署

将你准备好的所有文件（安装包和依赖包文件夹）通过 U 盘、移动硬盘等方式，拷贝到目标机B上。

安装 Anaconda

• Linux/macOS:

  1. 给安装包添加可执行权限：

     chmod +x Anaconda3-2025.09-0-Linux-x86_64.sh

  2. 运行安装脚本,按照提示进行安装。建议一路回车使用默认路径，这样后续操作最简单。

     ./Anaconda3-2025.09-0-Linux-x86_64.sh

  3. 安装完成后,根据提示初始化 Conda。

     # 在 shell 配置文件中添加 conda 路径
     # 安装脚本通常会自动询问是否要执行
     source ~/.bashrc

• Windows:

  1. 双击 Anaconda3-2025.09-0-Windows-x86_64.exe。
  2. 运行安装向导,建议选择“Just Me”安装，并使用默认安装路径。
  3. 安装完成后,打开 “Anaconda Prompt”，它会自动加载 Conda 环境。

创建离线环境并安装包

情况A：你使用了 conda-pack (最简单)

1. 创建一个新环境：

   conda create -n my_final_env

2. 激活它：

   conda activate my_final_env

3. 解压并导入打包好的环境：

   # 将 my_offline_env.tar.gz 放在当前目录或指定路径
   # 解压
   tar -xzf my_offline_env.tar.gz
   # 解压后会生成一个文件夹，my_offline_env
   # 将这个文件夹链接到当前环境
   conda unpack my_offline_env

   my_final_env 就包含了你之前打包的所有库和 Python 版本。

情况B：你手动下载了所有 .tar.bz2 包

1. 创建一个新环境：

   conda create -n my_final_env python=3.9

2. 激活它：

   conda activate my_final_env

3. 设置离线频道：告诉 Conda 不要去网上找包，而是从本地找。

   conda config --add channels file:///path/to/your/downloaded_pkgs
   # 将 /path/to/your/downloaded_pkgs 替换为 downloaded_pkgs 文件夹在目标机B上的绝对路径
   # conda config --add channels file:///C:/Users/YourUser/offline_packages

4. 安装包：安装命令会从本地文件夹中读取包。

   # 你可以一个一个装
   conda install numpy pandas scikit-learn
   # 或者使用 environment.yml 文件批量安装
   # (确保 environment.yml 也在目标机B上)
   conda env update -f environment.yml

常见问题与注意事项

1. 操作系统和架构必须匹配：你下载的 Anaconda 安装包和依赖包的架构（如 linux-64, win-64）必须与目标机B的操作系统和 CPU 架构完全一致，否则无法安装。
2. Python 版本兼容性：确保你准备环境时使用的 Python 版本与目标机B上安装的 Anaconda 默认 Python 版本或你创建的新环境的 Python 版本兼容。
3. 使用 pip 的注意事项：conda install 失败，可以尝试 pip install，但最好在离线环境下也用 pip 下载好 .whl 文件。
   • 在有网环境下下载 pip 包:

     pip download -d pip_offline_packages numpy pandas

   • 在离线环境下安装 pip 包:

     pip install --no-index --find-links=/path/to/pip_offline_packages numpy pandas

4. 代理服务器：如果你的主机A需要通过代理上网，请设置 http_proxy 和 https_proxy 环境变量。
5. Conda 环境 vs. Pip 环境：conda 和 pip 有时会安装重复的包（如 setuptools），尽量优先使用 conda 来管理依赖，它的依赖解析能力更强，能避免很多离线安装的坑。

遵循以上步骤,你就可以成功地在任何离线环境中部署功能完整的 Python (Anaconda) 环境了。