python环境中的概念,conda中与环境相关指令操作
1.虚拟环境
它是一个虚拟化的概念,从电脑独立开辟出来的环境。通俗的来讲,虚拟环境就是借助虚拟机来把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,各个容器之间互相隔离,互不影响
2.虚拟环境的作用
在一些项目开发中,我们需要一些项目的框架,但是可能每个项目使用的框架并不一样,或使用框架的版本不一样,这样需要我们根据需求不断的更新或卸载相应的库。这样显然会非常麻烦,大大降低工作的效率,而虚拟环境则很好的解决了这个问题,我们可以将不同框架分别安装在不同的环境中,当需要时只需要我们切换环境就可以了
3.什么是conda
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conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于安装多个版本的软件包及其依赖关系,并在它们之间轻松切换,conda只是一个工具,它有两种发行版,分别是Anaconda和Miniconda -
Anaconda是一款重量级的,里面预装好了conda,某个版本的python,众多包计算工具等,占空间大。 -
Miniconda是一款轻量级的,里面包含基本的conda与python,一些库需自己装,比较轻便灵活,占空间小
下面将基于Windows下Anaconda中一些关于环境的相关指令
4.环境相关指令
1.查看包
当下载好Anaconda以后,在开始菜单中找到Anaconda文件,打开如下进入

输入
conda list
可以查看当前所包含的包

2.查看conda版本
conda --version

3.查看环境
conda info -e

这里显示了两种环境,第一个base是默认下的,第二个是我自己创建的一个环境
4.创建新的环境
conda create -n tensorflow python=3.8
tensorflow是你想命名这个环境的名字,python后面是版本数
输入上面的指令后,回车,等待一段时间后,会出现如下,询问你是否将这些包加入

输入
y
等待一段时间后,出现如下表示安装成功

此时再查看环境,可以看到

至此已经创建了一个新的环境
5.环境切换
当前是base环境,比如我想进入我创建的tensorflow这个环境,输入以下指令,即可进入该环境
conda activate tensorflow

6.退出此环境
conda deactivate

7.删除环境
n 后面是你想删除环境的名字
conda remove -n tensorflow --all

y确认以后

可以看出已经删除了这个环境
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pIqkx7ya-1630161876449)(C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210828213203247.png)]](https://img-blog.csdnimg.cn/09e9c251a61646c18dc380a0f0a22fd9.png)
文:齐鲁工业大学 云灵未来人工智能协会 AIDC066
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