Anaconda 管理环境
Conda 可创建虚拟环境以分隔不同项目的工作空间
提示
为从事的每个项目创建一个独立专属的环境很有用。这对于与数据不相关的项目也很有用。
类似于流行的环境管理器，如 virtualenv 或 pyenv，它们可以创建不同的系统环境
创建环境
python
conda create -n env_name list_of_packages_names
说明
-n参数是单词name的缩写，表示后面添加的参数是虚拟环境的名称-n env_namelist_of_packages列出需要安装在虚拟环境中包的列表
python
# 在虚拟环境 my_env 中安装 numpy 包
conda create -n my_env numpy
创建指定版本环境
python
# 创建一个名为 py3 的且默认使用的python版本为python3的虚拟环境
conda create -n py3 python=3
# 创建一个名为 py2 的且默认使用的python版本为python2的虚拟环境
conda create -n py2 python=2
- 在个人计算机上创建了这两个环境，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）
- 可以使用
python=3.3来安装特定的版本
进入环境
在 Windows 键入
python
activate my_env
在 OSX/Linux 键入
python
source activate my_env
你会在终端提示符前看到环境名称
保存环境
共享环境让其他用户可以便捷地安装你代码中使用的所有包，并确保这些包的版本正确
python
conda env export > environment.yaml
说明
conda env export命令输出环境中所有的包> environment.yaml将导出的文本写入到YAML文件
导出环境中的包列表导出为文件，并将其与代码打包再一起共享给其他协作者，让其可以创建与你项目相同的环境
删除环境
python
conda env remove -n env_name
共享环境
在 GitHub 上共享代码时，最好同样创建环境文件并将其包括在代码库中。这能让其他人更轻松地安装代码的所有依赖项。对于不使用 conda 的用户，我通常还会使用 pip freeze 将依赖项导出
python
pip freeze > requirements.txt