conda管理各个项目环境

(1)创建环境

可以使用 conda 创建环境以隔离项目。

要创建环境,请在终端中使用 conda create -n env_name list of packages

在这里,-n env_name 设置环境的名称(-n是指名称),而 list of packages 是要安装在环境中的包的列表。例如,要创建名为 my_env 的环境并在其中安装 numpy,请键入 conda create -n my_env numpy

创建环境时,可以指定要安装在环境中的 Python 版本。这在你同时使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代码时很有用。

要创建具有特定 Python 版本的环境,请键入类似于 conda create -n py3 python=3 或 conda create -n py2 python=2 的命令。实际上,我在我的个人计算机上创建了这两个环境。我将它们用作与任何特定项目均无关的通用环境,以处理普通的工作(可轻松使用每个 Python 版本)。这些命令将分别安装 Python 3 和 Python 2 的最新版本。要安装特定版本(例如 Python 3.3),请使用 conda create -n py python=3.3

(2)进入环境

创建了环境后,在 OSX/Linux 上使用 source activate my_env 进入环境。在 Windows 上,请使用 activate my_env

进入环境后,你会在终端提示符中看到环境名称,它类似于 (my_env) ~ $。环境中只安装了几个默认的包,以及你在创建它时安装的包。你可以使用 conda list 检查这一点。在环境中安装包的命令与前面一样:conda install package_name。不过,这次你安装的特定包仅在你进入环境后才可用。要离开环境,请键入 source deactivate(在 OSX/Linux 上)。在 Windows 上,请使用 deactivate

### 使用 Conda 创建和管理虚拟环境 Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,广泛应用于 Python 和数据科学领域。通过 Conda 可以轻松创建、导出、列出以及删除虚拟环境。 #### 创建虚拟环境 要创建一个新的虚拟环境,可以使用 `conda create` 命令并指定所需的 Python 版本和其他依赖项。以下是具体操作方法: ```bash conda create --name myenv python=3.9 ``` 上述命令会创建名为 `myenv` 的新环境,并安装 Python 3.9[^4]。 #### 激活虚拟环境 激活已创建的虚拟环境可以通过以下命令完成: ```bash conda activate myenv ``` 执行此命令后,当前终端的工作目录会被切换到该虚拟环境中,允许在此环境安装特定版本的库或其他软件组件。 #### 列出所有虚拟环境 如果需要查看系统中存在的所有虚拟环境列表,可运行如下命令: ```bash conda env list ``` 或者更简洁的方式: ```bash conda info --envs ``` 这两个命令都会显示所有的 Conda 虚拟环境及其路径。 #### 安装额外的包至虚拟环境 一旦进入某个虚拟环境,在其中安装任何新的包只会对该环境生效而不会影响其他环境或全局设置。例如,要在活动中的 `myenv` 中安装 NumPy 库,只需输入: ```bash conda install numpy ``` 这一步骤确保了不同项目之间的隔离性和独立性[^2]。 #### 删除不再使用的虚拟环境 当某些旧项目结束或者确认不需要某虚拟环境时,应该及时清理它们以释放磁盘空间。移除整个虚拟环境的操作非常简单: ```bash conda remove --name myenv --all ``` 这条指令将会彻底卸载掉名称为 `myenv` 的全部文件及相关配置。 #### 导出当前虚拟环境的状态 为了便于分享给同事或是未来重现相同开发条件,可以把现有虚拟环境的具体状态保存下来形成 YAML 文件记录各个依赖关系详情: ```bash conda env export > environment.yml ``` 之后其他人只需要依据这个 YML 配置文档就能重建完全一致的新副本出来: ```bash conda env create -f environment.yml ``` 这种方法特别适合团队协作场景下保持代码兼容性的需求。 ---
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