我們經常會遇到下面這樣的場景：

同時在系統安裝多個版本的 Python，例如同時安裝Python2和Python3

由于 A 項目和 B 項目使用的Python包版本不一致，在同一個環境中無法保證兩個項目同時都能正常運行

這時候，我們就該考慮使用虛擬環境了，虛擬環境可以為不同的項目創建相互獨立的環境，互不影響

Python 中的環境管理工具有很多，例如virtualenv、pyenv等，但個人更喜歡用conda。借助 conda，我們就能輕松的應對以上問題啦！

使用 conda 過程中，可以在命令行中使用-h參數，打開幫助文檔

# 查看conda幫助文檔 conda -h # 查看conda環境管理命令幫助文檔 conda env -h

準備工作：配置 conda 鏡像

默認的 conda 源下載速度比較慢，需要先將 conda 源設置為國內鏡像

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

列出當前所有的環境

conda info -e

* 表示當前激活的環境

創建一個虛擬環境

conda create -n env_name python=3.6 pandas=0.21

以上命令創建了一個名為 env_name 的新環境的同時安裝了 Python3.6 和 pandas

激活虛擬環境

# Windows系統 activate env_name # Linux和Mac系統 source activate env_name

刪除虛擬環境

conda remove -n env_name

復制某個環境

如果環境依賴包太多，從頭開始安裝環境，會比較耗時，我們可以復制一個已有的環境，來創建新環境

conda create -n new_env_name --clone old_env_name

分享環境

通常我們會遇到以下場景：

更換電腦、更換系統后快速恢復原來的環境

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境和 Python 依賴信息

在另外一臺電腦運行我們的應用程序

這時候 conda 提供的分享環境功能就派上用場了，能夠很方便的將我們的環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境

# Windows activate env_name # Linux/Mac source activate env_name

然后通過 export 命令導出環境配置

conda env export > environment.yml

導出的環境配置

打開environment.yml文件，我們就能看到上圖中的環境信息

最后，通過以下命令就可以重新安裝一個相同的環境

conda env create -f environment.yml

當然，conda 也可以像pip一樣用于包管理的，這里就不詳細展開了，感興趣的同學可以通過conda -h命令了解詳細用法，