如果你平日使用conda下载Python package、构建环境，明明设置了国内源，依旧很慢，很慢，很慢，
是不是很抓狂，有过类似经历，文末点个赞或在看。
本期介绍一个Python包管理器Mamba：
- 使用多线程下载repository data和packages；
- Mamba使用libsolv加速解决依赖关系 (减少上面图中Solving environment:转圈圈的时间)；
- Mamba的核心部分是通过C++实现，以获得最大执行效率；
- 最重要的是Mamba可与conda完美兼容 (将conda执行命令中的conda换做mamba即可)。
mamba安装
直接用conda安装，下面一行解决，
conda install mamba -n base -c conda-forge如果没配置conda，可以参照之前的文章简单配置一下：
利用Anaconda在Windows及Linux下搭建Python环境
简单比较一下mamba与conda使用区别，
左边是conda，右边是mamba，几乎完全一样，所以用过conda，mamba几乎不用学习就可使用。
mamba安装包?
#以plotnine安装为例
mamba install plotnine #完美替代龟速的conda install plotnine
3.00 MB/s还是比较喜人的，毕竟conda经常几kb/s！
mamba创建Python环境
mamba create --name python3.5 python=3.5 #完美替代conda
出现以上界面，构建成功，这里注意??，环境的激活和退出只能使用conda?activate和conda deactivate
conda activate python3.5 #激活python3.5环境
conda deactivate #退出python3.5环境进一步学习：