anaconda来创建python环境

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下载地址：https://www.anaconda.com/download/

管理虚拟环境

接下来我们就可以用anaconda来创建我们一个个独立的python环境了.接下来的例子都是在命令行操作的,请打开你的命令行吧.

activate

activate 能将我们引入anaconda设定的虚拟环境中, 如果你后面什么参数都不加那么会进入anaconda自带的base环境,

你可以输入python试试, 这样会进入base环境的python解释器, 如果你把原来环境中的python环境去除掉会更能体会到, 这个时候在命令行中使用的已经不是你原来的python而是base环境下的python.而命令行前面也会多一个(base) 说明当前我们处于的是base环境下。

1.建立新的虚拟环境

我们当然不满足一个base环境, 我们应该为自己的程序安装单独的虚拟环境.

创建一个名称为python34的虚拟环境并指定python版本为3.4(这里conda会自动找3.4中最新的版本下载)

conda create -n python34 python=3.4

或者conda create --name python34 python=3.4

然后可以查看自己所建立的环境的位置

打开anaconda prompt，输入where conda可以看到本地conda路径，

如我的环境是 D:\ProgramData\Anaconda3\ 在此路径下的python.exe对应base（root）那个python环境，在envs文件夹内则是你自己建立的各个环境python。

2.切换版本

打开anaconda prompt

利用命令

activate name

如 activate python34

deactivate 即可实现进入环境与退出环境

如activate py27

如果忘了名字，可以用 conda env list 去查所有的环境

现在的learn环境除了python自带的一些官方包之外是没有其他包的, 一个比较干净的环境我们可以试试

先输入python打开python解释器然后输入

>>> import requests

会报错找不到requests包, 很正常.接下来我们就要演示如何去安装requests包

exit()

退出python解释器

卸载环境
conda remove --name python36 --all

输入y，就可以了

安装第三方包

输入

conda install requests

或者

pip install requests

来安装requests包.

安装完成之后我们再输入python进入解释器并import requests包, 这次一定就是成功的了.

卸载第三方包

那么怎么卸载一个包呢

conda remove requests

或者

pip uninstall requests

就行啦.

查看环境包信息

要查看当前环境中所有安装了的包可以用

conda list

导入导出环境

如果想要导出当前环境的包信息可以用

conda env export > environment.yaml

将包信息存入yaml文件中.

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

以下是保存的一些命令，留作备用

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

原文博客： https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148

3.在pycharm中使用环境

在file-settings-project interpreter-add-conda environment当中，选existing environment，把对应环境路径加上就好了，再在对应工程里选你刚刚配置的interpreter就行

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