我要评论conda包管理
同pip包管理器一样，conda导入第三方包（requests）命令
conda install requests
安装完成后我们在输入python进入解释器并import requests包，就会是成功的提示。
卸载第三方包
conda remove requests 环境相关
我们可以使用conda创建一个独立的python环境，打开cmd。
activate
activate能将我们引入anaconda设定的虚拟环境中，如果后面什么参数不加，就会进入anaconda自带的虚拟环境（base）。
我们可以建立自己python程序的运行环境。
创建一个名为“test”的虚拟环境，指定python版本为3.4
conda create --name test python=3.4 查看conda的所有环境
conda env list
切换环境
activate 环境名
这里我输入 activate test
查看python 版本
退出当前环境
deactivate
删除环境
conda remove --name test --all
这里格式一定要看清，注意name和all前面是两个线
查看环境包信息
查看当前环境安装的所有包信息。
conda list
导入导出环境
导出当前环境的包信息
conda env export > environment.yaml
将包信息存入到yaml文件中，
此时在用户根目录下就能看到该文件
这个文件里面就是这个环境下的全部信息
导入环境
当需要重新创建一个相同的虚拟环境时可以用
conda env create -f environment.yaml
将全部环境有关的命令汇总
activate // 切换到base环境
activate learn // 切换到learn环境
conda create -n learn python=3 // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本) conda env list // 列出conda管理的所有环境
conda list // 列出当前环境的所有包
conda install requests 安装requests包
conda remove requests 卸载requets包
conda remove -n learn --all // 删除learn环境及下属所有包
conda update requests 更新requests包
conda env export > environment.yaml // 导出当前环境的包信息
conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境
我们用conda创建一个新环境时，会创建一个新的python版本目录，
这么一看, anaconda所谓的创建虚拟环境其实就是安装了一个真实的python环境, 只不过我们可以通过activate,conda等命令去随意的切换我们当前的python环境, 用不同版本的解释器和不同的包环境去运行python脚本.
以我现在理解，anaconda自带base环境或者 使用conda创建的python环境能够很好的解决python第三方包的一些依赖关系。我们可以使用conda搭建好python开发环境，然后可以用其他集成环境（pycharm）去开发python程序。
本文地址：https://blog.csdn.net/weixin_43664907/article/details/108859064
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