我們經(jīng)常會(huì)遇到下面這樣的場景：

同時(shí)在系統(tǒng)安裝多個(gè)版本的 Python，例如同時(shí)安裝Python2和Python3

由于 A 項(xiàng)目和 B 項(xiàng)目使用的Python包版本不一致，在同一個(gè)環(huán)境中無法保證兩個(gè)項(xiàng)目同時(shí)都能正常運(yùn)行

這時(shí)候，我們就該考慮使用虛擬環(huán)境了，虛擬環(huán)境可以為不同的項(xiàng)目創(chuàng)建相互獨(dú)立的環(huán)境，互不影響

Python 中的環(huán)境管理工具有很多，例如virtualenv、pyenv等，但個(gè)人更喜歡用conda。借助 conda，我們就能輕松的應(yīng)對(duì)以上問題啦！

使用 conda 過程中，可以在命令行中使用-h參數(shù)，打開幫助文檔

# 查看conda幫助文檔 conda -h # 查看conda環(huán)境管理命令幫助文檔 conda env -h

準(zhǔn)備工作：配置 conda 鏡像

默認(rèn)的 conda 源下載速度比較慢，需要先將 conda 源設(shè)置為國內(nèi)鏡像

# 添加 Anaconda 的 TUNA 鏡像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 設(shè)置搜索時(shí)顯示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes

列出當(dāng)前所有的環(huán)境

conda info -e

* 表示當(dāng)前激活的環(huán)境

創(chuàng)建一個(gè)虛擬環(huán)境

conda create -n env_name python=3.6 pandas=0.21

以上命令創(chuàng)建了一個(gè)名為 env_name 的新環(huán)境的同時(shí)安裝了 Python3.6 和 pandas

激活虛擬環(huán)境

# Windows系統(tǒng) activate env_name # Linux和Mac系統(tǒng) source activate env_name

刪除虛擬環(huán)境

conda remove -n env_name

復(fù)制某個(gè)環(huán)境

如果環(huán)境依賴包太多，從頭開始安裝環(huán)境，會(huì)比較耗時(shí)，我們可以復(fù)制一個(gè)已有的環(huán)境，來創(chuàng)建新環(huán)境

conda create -n new_env_name --clone old_env_name

分享環(huán)境

通常我們會(huì)遇到以下場景：

更換電腦、更換系統(tǒng)后快速恢復(fù)原來的環(huán)境

代碼寫好以后，通常需要交給別人部署，需要告訴部署人員自己的環(huán)境和 Python 依賴信息

在另外一臺(tái)電腦運(yùn)行我們的應(yīng)用程序

這時(shí)候 conda 提供的分享環(huán)境功能就派上用場了，能夠很方便的將我們的環(huán)境信息快速的分享出來，操作步驟如下：

首先我們需要先激活想分享的環(huán)境

# Windows activate env_name # Linux/Mac source activate env_name

然后通過 export 命令導(dǎo)出環(huán)境配置

conda env export > environment.yml

導(dǎo)出的環(huán)境配置

打開environment.yml文件，我們就能看到上圖中的環(huán)境信息

最后，通過以下命令就可以重新安裝一個(gè)相同的環(huán)境

conda env create -f environment.yml

當(dāng)然，conda 也可以像pip一樣用于包管理的，這里就不詳細(xì)展開了，感興趣的同學(xué)可以通過conda -h命令了解詳細(xì)用法，