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管理虛擬環境

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接下來我們就可以用anaconda來創建我們一個個獨立的python環境了.接下來的例子都是在命令行操作的,請打開你的命令行吧.

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activate

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activate 能將我們引入anaconda設定的虛擬環境中, 如果你后面什么參數都不加那么會進入anaconda自帶的base環境,

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你可以輸入python試試, 這樣會進入base環境的python解釋器, 如果你把原來環境中的python環境去除掉會更能體會到, 這個時候在命令行中使用的已經不是你原來的python而是base環境下的python.而命令行前面也會多一個(base) 說明當前我們處于的是base環境下。

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1.建立新的虛擬環境

我們當然不滿足一個base環境, 我們應該為自己的程序安裝單獨的虛擬環境.

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創建一個名稱為python34的虛擬環境并指定python版本為3.4(這里conda會自動找3.4中最新的版本下載)

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conda??create -n python34??python=3.4

或者conda??create??--name??python34???python=3.4

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然后可以查看自己所建立的環境的位置

打開anaconda prompt，輸入where conda可以看到本地conda路徑，

如我的環境是 D:\ProgramData\Anaconda3\??在此路徑下的python.exe對應base（root）那個python環境，在envs文件夾內則是你自己建立的各個環境python。

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2.切換版本

打開anaconda prompt

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利用命令

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activate name

如???activate python34

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deactivate 即可實現進入環境與退出環境

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如activate py27

如果忘了名字，可以用??conda env list??去查所有的環境

現在的learn環境除了python自帶的一些官方包之外是沒有其他包的, 一個比較干凈的環境我們可以試試

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先輸入python打開python解釋器然后輸入

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>>> import requests

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會報錯找不到requests包, 很正常.接下來我們就要演示如何去安裝requests包

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exit()

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退出python解釋器

卸載環境
conda remove --name?python36 --all

輸入y，就可以了

安裝第三方包

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輸入

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conda install requests

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或者

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pip install requests

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來安裝requests包.

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安裝完成之后我們再輸入python進入解釋器并import requests包, 這次一定就是成功的了.

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卸載第三方包

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那么怎么卸載一個包呢

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conda remove requests

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或者

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pip uninstall requests

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就行啦.

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查看環境包信息

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要查看當前環境中所有安裝了的包可以用

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conda list

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導入導出環境

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如果想要導出當前環境的包信息可以用

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conda env export > environment.yaml

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將包信息存入yaml文件中.

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當需要重新創建一個相同的虛擬環境時可以用

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conda env create -f environment.yaml

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以下是保存的一些命令，留作備用

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activate // 切換到base環境

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activate learn // 切換到learn環境

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conda create -n learn python=3 // 創建一個名為learn的環境并指定python版本為3(的最新版本)

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conda env list // 列出conda管理的所有環境

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conda list // 列出當前環境的所有包

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conda install requests 安裝requests包

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conda remove requests 卸載requets包

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conda remove -n learn --all // 刪除learn環境及下屬所有包

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conda update requests 更新requests包

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conda env export > environment.yaml // 導出當前環境的包信息

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conda env create -f environment.yaml // 用配置文件創建新的虛擬環境

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

3.在pycharm中使用環境
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在file-settings-project interpreter-add-conda environment當中，選existing environment，把對應環境路徑加上就好了，再在對應工程里選你剛剛配置的interpreter就行

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的anaconda来创建python环境的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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