Anconda安装
我本来也不想写这个文章的，只不过是这次换了新系统很多配置都没有用了。。。一败涂地哇。我现在什么也干不了，人生大好时间配了环境。。。
不比比了，开搞！
先下载anconda，去清华源。看着点自己是什么型号。别装错，就妥妥的anconda3呗。
一路下一步。
这是最后一步了，抱歉。。。排错了
这里你点击ALL Users吧
这个地方，这样选。我们最后自己弄
摁win，显示最近安装，就是这些东西了。
win+r 输入cmd
.配置环境
主要有两个环境的配置:
①anaconda安装路径（为了Python检查正常）:前面安装时路径一定要记清楚，我的默认是C:\ProgramData\Anaconda3
②安装路径\scripts（为了conda检查正常）:只需在上述路径中找到scripts，然后复制路径即可，我的默认路径是C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts
上述两个环境变量都是通过：此电脑—右键—高级系统设置—环境变量—系统变量—双击path—新建这两个变量即可。
上面的路径，你要是按照我的方法配置，直接可以复制。而且这个路径是隐藏路径。
按照我的做法才可以看见
成功，继续
然后输入：
conda upgrade --all大概率是这个鬼样子，后面说如何解决
手把手教，再不会。建议去搬砖
这个地方按道理是会打开默认浏览器
但是我没有打开，就是上图我画框的地方没有。我复制了，链接地址手动激活
http://127.0.0.1:8888/?token=d19d29330559b14a6826688a210155f8edadd29e0 f88352b 复制这个在浏览器打开新建，可以看到有python和julia两个环境。此处选julia
打开，而且补全功能可以用
第一行是python版本，后面证明是Anconda的解释器
一堆错误。有一说一，以往没有这么多坑。。。这次坑好多。。
接着输入了一个建立虚拟环境的命令，也不对。我们慢慢解决。
Warning:This Python interpreter is in a conda environment, but the environment hasnot been activated. Libraries may fail to load. To activate this environmentplease see https://conda.io/activation【解决方法】
1、确定当前环境
使用终端或Anaconda提示符执行以下步骤。
默认情况下，活动环境---您当前使用的环境---显示在命令提示符开头的括号（）或括号[]中：(myenv) $
如果您没有看到这个，请运行：conda info --envs
在显示的环境列表中，当前环境以星号（*）突出显示。
2、激活环境
conda activate myenv
普通打开的cmd不成功，我也折腾了好久，上面的错误还是有的。
打开anaconda prompt，直接进入base环境，不会对python报warning，有 大佬知道怎么解决可以告诉我
图形化也可以建立一个
或许你会觉得奇怪为啥anaconda能做这些事, 他的原理到底是什么, 我们来看看anaconda的安装目录
这里只截取了一部分, 但是我们和本文章最开头的python环境目录比较一下, 可以发现其实十分的相似, 其实这里就是base环境. 里面有着一个基本的python解释器, lLib里面也有base环境下的各种包文件.
那我们自己创建的环境去哪了呢, 我们可以看见一个envs, 这里就是我们自己创建的各种虚拟环境的入口, 点进去看看
可以发现我们之前创建的learn目录就在下面, 再点进去
这不就是一个标准的python环境目录吗?
这么一看, anaconda所谓的创建虚拟环境其实就是安装了一个真实的python环境, 只不过我们可以通过activate,conda等命令去随意的切换我们当前的python环境, 用不同版本的解释器和不同的包环境去运行python脚本.
这段是别人博客的，我懒得搞了。意思一下
常用命令
安装第三方包
输入
conda install requests或者
pip install requests来安装requests包.
安装完成之后我们再输入python进入解释器并import requests包, 这次一定就是成功的了.
卸载第三方包
那么怎么卸载一个包呢
conda remove requests或者
pip uninstall requests查看环境包信息
要查看当前环境中所有安装了的包可以用
conda list导入导出环境
如果想要导出当前环境的包信息可以用
conda env export > environment.yaml将包信息存入yaml文件中.
当需要重新创建一个相同的虚拟环境时可以用
conda env create -f environment.yaml其实命令很简单对不对, 我把一些常用的在下面给出来, 相信自己多打两次就能记住
activate // 切换到base环境activate learn // 切换到learn环境conda create -n learn python=3 // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本)conda env list // 列出conda管理的所有环境conda list // 列出当前环境的所有包conda install requests 安装requests包conda remove requests 卸载requets包conda remove -n learn --all // 删除learn环境及下属所有包conda update requests 更新requests包conda env export > environment.yaml // 导出当前环境的包信息conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境如果复制一个链接去打开，需要token。我第一次知道这个
这篇先写这么多，还是环境没有那么完美