康达已经做到了 。但是，由于它利用了 硬链接 ，因此容易高估实际使用的空间，尤其是如果一次仅查看单个环境的大小时。
为了说明这种情况，让我们使用它
du来检查实际的磁盘使用情况。首先，如果我分别计算每个环境目录，那么每个环境的使用都会得到未校正的结果
$ for d in envs/*; do du -sh $d; done2.4G envs/pymc361.7G envs/pymc3_271.4G envs/r-keras1.7G envs/stan1.2G envs/velocyto
从GUI看起来可能是这样。
相反，如果我
du将它们一起计算（即，校正硬链接），我们得到
$ du -sh envs/*2.4G envs/pymc36326M envs/pymc3_27820M envs/r-keras927M envs/stan548M envs/velocyto
可以看到，这里已经节省了大量空间。
大多数硬链接都返回
pkgs目录，因此，如果我们也包括该目录：
$ du -sh pkgs envs/*8.2G pkgs400M envs/pymc36116M envs/pymc3_27 92M envs/r-keras 62M envs/stan162M envs/velocyto
可以看到，在共享软件包之外，env相当轻巧。如果您担心my的大小
pkgs，请注意，我从未
condaclean在此系统上运行，所以我的
pkgs目录充满了tarball和被取代的软件包，以及我保留在 基础库中的
一些基础结构（例如Jupyter，Git等）。
