最佳实践
使用conda+pip命令进行库和环境的管理，就不在系统中安装python环境了，而是基于conda的虚拟环境进行操作，可以实现环境隔离，兼容不同的python版本的程序同时运行。python程序 = 自己写的程序 + 第三方包。我们在github上经常看到python程序的readme文件，有如下两行代码：
pip install -r requirements.txt
python main.py
conda与pip的配合的主要好处：
1.使用简单
2.支持主流操作系统：win，mac，linux
3.支持虚拟环境，快速切换多个版本的python、包
4.第三方库的安装成功率高
为什么不直接用pip，easy_install,virtualenv等？
因为这些工具都是聚焦python的体系，忽略了非python的依赖工具，如mkl，LLVM等。
conda、pip功能
pip:python的包管理器
Conda：包管理器+环境管理器。
对比图如下：
conda的好处有很多，弊端在于支持的包没有pip的种类丰富。他的依赖检查的特性，可以让你在安装其他python包的时候，自动的去替你找依赖的包，一并安装了。在安装某些依赖很多的包时，如paddle-paddle，使用conda安装的成功率，会比使用pip直接安装成功率要高。原因在于conda的SAT算法，如下图：
为什么不直接用conda，还要用pip？
小众的包，还是要使用pip来安装的。总结一下：
conda + pip 搭建过程
conda指的是miniconda，去官网（https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html）下载即可。然后就是安装到系统里，记得最后勾选上，配置环境变量。
关于miniconda版本的问题，选择高的版本没问题，因为我们需要创建虚拟环境的，可以指定自己需要的python版本。
安装完成之后，使用anaconda power shell 工具去测试一下。注意一定是power shell。
检查conda版本的指令。
conda --version
conda常见的命令
列出所有环境：conda env list
创建环境：conda create --name 环境名称（英文）
进入幻境：conda activate 环境名称
退出环境：conda deactivate
删除环境：conda remove --name 环境名称 --all all是为了删除干净
创建指定版本的python环境案例：conda create --name 环境名称 python=3.7
创建环境之后，激活环境，然后输入python，检查是不是按照你设置的python版本创建的环境。之后输入exit()退出。
提示：python版本太高了也不好，有的包不兼容，3.7，3.8兼容都不错。
安装第三方包
国内conda加速镜像
因为conda和pip的资源服务器很多都在国外，避免不了的下载慢，这里需要换成国内的加速镜像。
可以使用清华大学开源软件的镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
按照里面的步骤，就可以更换conda的源了
windows换pip源
临时使用： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple {包名}
永久使用：
第一步: 在C:\Users\Administrator 目录下 创建pip文件夹
第二步：在第一步创建的文件夹下（C:\Users\Administrator\pip）创建pip.ini文件
第三步：记事本编辑保存pip.ini文件内容为以下部分：
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
[install]
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
mac换pip源
临时使用： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple {包名}
永久使用：
执行以下语句
cd ~
mkdir .pip
cd .pip
vi pip.conf
pip.conf写入
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
[install]
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
保存pip.conf