介绍
Conda 是一个跨平台的开源工具，用于管理软件包和环境。最初由 Anaconda 公司开发，它的设计目标是支持数据科学和机器学习领域，但其功能不仅局限于此。
以下是 Conda 的核心特点：
包管理：安装、更新、卸载各种库和工具，包括 Python、R、C++ 等语言的包。
环境管理：创建独立的虚拟环境，避免包冲突和环境污染。
跨平台支持：支持 macOS、Linux 和 Windows 操作系统。
语言无关：不仅支持 Python，还可以安装其他语言的包，例如 R 和 Java。
利用 conda 最主要的目的是为了使得不同版本Python环境、不同版本模块能够共存和灵活切换。
pip 与 conda 比对：在使用 pip 之前，必须通过系统软件包管理器下载和安装python解释器，而 conda 可以直接安装 python 软件包以及解释器，但 conda 只能在 conda 环境下安装各类的包，因此需要先创建 conda 环境。
下载安装
官方网站：Anaconda Documentation - Anaconda
根据需要选择conda版本：
- Anaconda 是一个大而全的软件发行版，是一个预先建立和配置好的模块集，能够安装在操作系统上使用。它包含了Python本身和数百个第三方开源项目的二进制文件，如 numpy、scipy、ipython、matplotlib等，这些库基本是为了方便处理数据科学相关的问题。
- Miniconda 也是一个软件发行版，但它仅包含python、conda 和 conda 的依赖项，本质上就是一个空的用来安装 conda 环境的安装器，它没有 Anaconda 中那么多的包，可以理解为 Anaconda 的精简版，能够方便用户按照自己的需求，从零开始构建任意的环境。
安装
我这里安装Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe ，运行安装程序：
授权提示，确定即可，然后：
安装界面勾选：
- 在开始菜单中，创建快捷方式。
- 注册Miniconda3，使它能被VsCode、PyCharm等检测到。
- 清楚缓存。
我遇到冲突提示：
之前有安装过Python312，先卸载，在重新安装MiniConda，然后继续：
运行
打开后，是一个类DOS界面，执行版本查看命令：
conda --version
执行界面：
返回信息表示成功。
镜像的使用
命令方式
添加下资源的镜像，方便获得包：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
执行命令后，系统会在 "C:\Users\用户名\" 路径下创建.condarc文件，把镜像信息写进入文档。
通过命令进行设置，查看 conda 软件包通道的下载链接时能显示我们手动配置的通道地址:
conda config --set show_channel_urls yes
修改配置文件
通过直接修改 "C:\Users\用户名\.condarc" 文件，配置镜像， Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。文件内容参考：anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
conda构建vsCode运行环境
准备vscode环境，vs安装参考之前的文档：
【菜鸟飞】用vsCode搭建python运行环境-CSDN博客
配置 Python 的虚拟环境的两种途径：
- 一：在 vsCode 中直接配置运行环境
- 二：先用conda创建好一个环境，再在 vsCode 选择使用
vscode配置conda环境
vscode中配置运行环境
新建一个空文件夹，我这里用"E:\01pycode2"，在开始菜单运行
，在vs中，点击文件-打开文件夹，选择刚创建的文件夹，进入一个新环境：
点击搜索框，选择"显示并运行命令"，或者直接用快捷键 "Shift+Ctrl+P" 打开命令面板：
输入"python"，选择python：创建环境：
显示上面界面，表示运行环境已经配置好了。
运行python程序
通过下面界面新建一个文件，或者通过菜单文件-新建文本文件：
输入一行代码，保存为.py为后缀的文件，右键点击文件，选择"在终端中运行 Python 文件"
在终端会显示，版本信息，就是配置环境时选的python版本：
在终端，可以通过conda命令来查看、安装卸载支持包：
vscode中使用已有的conda环境
conda创建运行环境
也可以通过conda先创建好运行环境，再在vscode中使用。
打开Anaconda Prompt， 查看已经存在的环境：
conda env list
执行界面可见，用vscode设置的环境也在其中：
创建一个新的环境：
conda create --name no1env python=3.8
运行界面：
运行命令后，系统会提示要进行的事情，需要确认后，系统会执行。
执行后，再查看，就多了一个环境。
vscode选择运行环境
选择刚才创建的环境：
再次执行刚才的测试文件，会看到显示的python版本号，已经是新设置环境的版本号：
其他：配置dos窗口可以命令
在系统环境变量path中，添加conda和pythone的路径，使其在普通dos窗口也能使用：
目录是conda的安装目录，注意是两个目录，一个目录是python所在目录，一个是conda程序所在目录：
保存，重新打开一个dos窗口：
conda其他命令：
conda list ：会返回当前环境下已经安装好的包
conda config --show：环境信息，包括下载源的地址信息，conda 环境所在的文件夹
conda config --remove-key channels：重置下载源的信息， "C:\Users\用户名\" 路径下的.condarc文件内容会被清除
conda env list：查看已经安装的环境
conda create：创建环境
conda remove --name envname --all：删除环境
conda activate myenv：激活并切换到 myenv 环境中
conda install scipy：下载安装包
conda remove scipy：卸载安装包
conda env export > environment.yml：导出环境到文件environment.yml
conda env create -f environment.yml：从文件environment.yml导入环境
conda create 指定文件夹 指定python版本和pip版本
conda create -p D:\conda\test_env python=3.10
激活：
conda activate D:\conda\test_env
取消激活：
conda deactivate D:\conda\test_env
删除：
conda env remove -p D:\conda\test_env