环境管理

环境管理是Python使用中的一大好习惯，如果你不想在一遍遍重装Python和系统中折腾循，那么环境管理是学习Python的过程中非常必要的一环。

手动创建虚拟环境

软件安装完毕后，在开始菜单下，找到Anaconda3(64-bit)文件夹，点击Anaconda Navigator。

打开后是这样的界面：

创建Python3.6虚拟环境：

正在创建，这个会需要一点时间

Python版本为3.6.8的虚拟环境就创建好了

打开命令行，发现系统默认的Python版本不是Python3.6.8，而是Anaconda默认的Python3.7.X，这是因为创建的安装Anaconda的时候勾选了把Anaconda添加到环境变量的选项，它同时也把Anaconda默认的Python版本作为系统默认的版本，修改一下环境变量就可以。

我的电脑右键-->属性-->高级系统设置-->环境变量-双击PATH环境变量我们所创建的Python3.6的虚拟环境的路径为：C:\ProgramData\Anaconda3\envs\py36

发现系统环境变量中有5个Anaconda相关的变量，它们是在安装Anaconda的时候勾选添加到环境变量选项后程序自动添加进去的，我们只需要把虚拟环境的路径添加进去并放在Anaconda环境变量的前面覆盖掉就可以了。

命令行创建Python环境

conda操作虚拟环境

# 查看虚拟环境conda env list

#创建一个环境名为py36，指定版本为3.6conda create -n py36 python=3.6

激活环境

# 在windows环境下使用activate激活activate py36

退出环境

# 在windows环境下使用deactivatedeactivate# 删除虚拟环境conda remove -n py36 –all#查看已有的环境列表conda info -e

命令行切换虚拟环境

source activate python3.6activate python3.6conda activate python3.6

命令行关闭虚拟环境

source deactivate python3.6deactivate python3.6conda deactivate

命令行安装Python包

# 安装numpypip install numpy

# 安装matplotlibpip install matplotlib

# 安装pandaspip install pandas

# 安装sklearnpip install scikit-learn

# 安装tensorflow并指定版本为1.6.0pip install tensorflow==1.6.0

# 安装requestspip install requests

# 安装ini配置文件解析pip install configparser

# 安装mysql驱动pip install pymysq

#安装dbutils数据库连接池anaconda search -t conda dbutils

# 使用国内镜像下载包# 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/# 中国科技大学：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/# 华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/# 山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/# 豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/# 使用方法：# pip install-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple库名如，安装 matplotlibpip install-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib