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Conda 是 Anaconda 生态中的核心工具，它不仅是一个包管理器（类似于pip），还提供了强大的环境管理功能。使用 Conda，你可以创建多个独立的 Python 环境，每个环境都可以安装不同的 Python 版本和依赖库，从而避免依赖冲突。# 创建 Python 3.9 的新环境# 激活环境# 删除环境在 Conda 中，所有创建的环境都会存储在envs_dirs指定的目录中，而所有下载的 Python 包和依赖项则存储在pkgs_dirs指定的目录中。envs_dirs。

/.condarcenvs_dirs指定 Conda 环境存储位置pkgs_dirs指定 Conda 下载软件包的缓存目录这对于磁盘空间管理特别重要，例如，如果你的/home目录空间有限，可以把 Conda 环境和软件包存储到大容量的磁盘上。

是一个强大的 Python 数据科学平台，广泛用于科学计算、机器学习和数据分析等领域。本文将详细介绍如何从官网下载 Anaconda 安装包，正确安装并完成基础配置，让你的开发环境快速投入使用。程序启动后会显示 Anaconda 的许可证协议。程序会自动将 Anaconda 安装到指定位置。下载完成后，开始安装。中包含 Anaconda 的。如果希望安装到其他位置（例如。如果你接受默认路径，直接按。

虚拟环境是一种隔离的 Python 运行环境，允许用户在同一台设备上管理多个版本的 Python 及其依赖。通过使用虚拟环境，可以为不同的项目创建独立的依赖空间，避免库之间的版本冲突，提高项目的可维护性和可复用性。Anaconda 的虚拟环境管理工具为 Python 开发者提供了强大的依赖管理和环境隔离功能。通过合理使用 Conda 的环境管理命令，可以有效避免包冲突、简化项目部署，并且便于环境在不同设备间的迁移。