Python 环境是运行 Python 代码的上下文，包括全局、虚拟和 Conda 环境 。 环境由解释器、库（通常是 Python 标准库）以及一组已安装的包组成。

通俗易懂的解释 Python 环境

1. 什么是 Python 环境？

Python 环境就像是一个“工作空间”，在这个空间里，你可以运行 Python 代码。这个空间里有几样重要的东西：

• Python 解释器：它是 Python 的“大脑”，负责读懂你的代码并执行。

• 标准库：这是 Python 自带的一套工具，就像一个工具箱，里面有很多现成的功能，比如文件操作、数学计算等。

• 已安装的包：除了标准库，你还可以安装额外的工具（包），比如用于数据分析的 pandas 或用于科学计算的 numpy。

2. 为什么需要不同的环境？

想象一下，你是一个厨师，不同的菜谱需要不同的食材和工具。如果你在一个厨房里同时做中餐和西餐，可能会混乱。Python 环境也是一样：

• 全局环境：就像家里的厨房，所有人都用同一个空间，安装的包所有人都可以使用。

• 虚拟环境：就像你在朋友家做饭时，临时搭建的一个小厨房，只放你需要的工具和食材，不会影响别人。

• Conda 环境：这是一个更高级的“厨房管理工具”，不仅能帮你搭建虚拟环境，还能更方便地管理包和环境。

3. 如何创建和管理环境？

全局环境

全局环境是安装 Python 时默认的环境，所有人都用这个环境。你可以直接运行 Python 代码：

bash复制

python myscript.py

虚拟环境

1. 创建虚拟环境：

   bash复制

   python -m venv myenv

   这会在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境。

2. 激活虚拟环境：

   • Windows：

     bash复制

     myenv\Scripts\activate

   • macOS/Linux：

     bash复制

     source myenv/bin/activate

   激活后，你会看到命令行前面多了一个 (myenv)，表示你正在使用这个虚拟环境。

3. 安装包：

   bash复制

   pip install numpy

   这会将 numpy 包安装到当前激活的虚拟环境中。

4. 退出虚拟环境：

   bash复制

   deactivate

Conda 环境

1. 创建 Conda 环境：

   bash复制

   conda create --name mycondaenv

   这会创建一个名为 mycondaenv 的新环境。

2. 激活 Conda 环境：

   bash复制

   conda activate mycondaenv

3. 安装包：

   bash复制

   conda install numpy

4. 列出所有 Conda 环境：

   bash复制

   conda env list

5. 删除 Conda 环境：

   bash复制

   conda env remove --name mycondaenv

4. 总结

• 全局环境：所有人共享一个环境，适合简单的项目。

• 虚拟环境：为每个项目创建独立的环境，避免包冲突。

• Conda 环境：更强大的环境管理工具，适合需要管理多个项目或复杂依赖的场景。

通过合理使用这些环境，你可以更高效地管理你的 Python 项目，避免不同项目之间的依赖冲突