下载Miniconda
推荐从清华镜像下载安装包
Index of /anaconda/miniconda/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
打开网页后，下拉到最后找到Miniconda3-latest前缀的文件，或者网页中直接搜索Miniconda3-latest，都可以找到如下图这些安装文件。如果是windows 64位系统，则可以选择下载图中红色框中的安装文件，其它系统可以根据文件名称选择对应的安装文件。
下载完成后，可以拉到桌面
这里单用户和全部用户看个人需求，一般自己用的电脑其实也没有那么多用户，基本就一个，那就选All User
到这里比较值得注意的是，推荐软件应用啥的最好别装到c盘，不方便后续管理，本身c盘也很容易爆红。可以在自己的磁盘分区中格式化一块专门放软件的盘，比如我把E盘当做软件盘，那么默认的安装路径把最前面的C改成E即可，后面的路径推荐按软件写好的来，也是方便以后做项目时遇到比如环境变量设置之类的问题，在网络上找操作指南时根据教程的路径改个盘符就能套用，这是笔者学习过来的经验之谈，可以少走一点弯路..
还有一点需要注意，安装路径最好不要带中文和空格，避免使用时出现一些难以排查的bug！
改成
这里全选也是可以的
等待一下进度条跑完
完成后，默认会是一个py3.12版本的base环境，后续使用conda工具可以根据不同的项目创建适配的py版本和下载依赖包，把一个文件夹作为一个项目的管理单位这样
E盘上就有对应的软件包和安装路径了
这些路径都可以用记事本记录一下，标明对应的软件，后面软件下多了就会感谢自己曾经的一个小小举动
这个conda.exe是实用的工具，后面会常用到
配置环境变量
接下来要配置环境变量，目的之一是与pycharm、vscode等编译器配合使用时，在编译器上下载包时可以按我们指定的路径来下载
打开设置，搜索 环境变量 进入到系统环境变量设置
找到Path，双击点开
按照自己的安装路径，配置上如下两个路径变量
点击确定，到'环境变量'窗口再次确定，最后到'系统属性'也确定
验证安装和配置是否成功
win+r打开cmd，输入conda info，反馈如下表明配置成功
同时，应用中会相应多出Anaconda文件夹，里面会有conda的命令行操作器
把创建好的环境对接到编译器
测试和pycharm对接，跑一个简单的程序
打开anaconda prompt，创建一个虚拟环境
先执行conda env list，看一下默认的环境安装在什么路径
conda info，红框中圈出来的地方是后续创建虚拟环境时默认的路径
当然，我们可以自定义后续的虚拟环境的创建路径。在conda安装路径下的第二级目录找到.condarc文件，用文本编辑器打开
按这个格式修改一下文件，保存后退出
重新打开anaconda prompt，输入conda info，可以看到刚才红框里的第一个路径应该变更成我们定义的路径。这里笔者没有修改路径，个人认为只要不在c盘，默认的路径下到3级目录下的envs里也是挺方便管理的
接下来，创建一个虚拟环境
输入conda create -n env_name python=3.9 -y 这个命令指定了python版本为3.9，虚拟环境名称为env_name
可以看到，虚拟环境创建完成，并且在我们定义好的路径下
打开pycharm，对接这个创建好的虚拟环境
这里也是推荐定义好项目路径，将项目创建在自己方便管理的路径上，先默认创建一个项目，创建后再改解析器环境
前面下载conda时规划好路径的好处在这里可以体现，方便查找环境
现在使用的就是刚才创建好的环境env_name了
通过conda命令行下载包，然后在pycharm上测试对接是否符合预期
先在conda命令行上激活环境，进行切换，conda activate env_name
pip list，可以看到现在还没有下载什么库
以下载numpy为例，conda install numpy
在虚拟环境中numpy下载完成
回到pycharm，可以看到numpy可以正常使用
到此，如何使用conda管理python项目环境的教程就结束了，笔者个人的心得是很推荐用conda管理python项目，conda可以对接目前主流的多种编译器，pycharm、vscode都是可以的，后续就可以开始编程之旅！