conda包管理

同pip包管理器一样，conda导入第三方包（requests）命令

conda install requests 

安装完成后我们在输入python进入解释器并import requests包，就会是成功的提示。 卸载第三方包

conda remove requests 

环境相关

我们可以使用conda创建一个独立的python环境，打开cmd。

activate

activate能将我们引入anaconda设定的虚拟环境中，如果后面什么参数不加，就会进入anaconda自带的虚拟环境（base）。 我们可以建立自己python程序的运行环境。 创建一个名为“test”的虚拟环境，指定python版本为3.4

conda  create  --name  test   python=3.4 

查看conda的所有环境

conda env list 

切换环境

activate 环境名 

这里我输入 activate test 查看python 版本 退出当前环境

deactivate 

删除环境 conda remove –name test –all 这里格式一定要看清，注意name和all前面是两个线

查看环境包信息

查看当前环境安装的所有包信息。 conda list

导入导出环境

导出当前环境的包信息

conda env export > environment.yaml 将包信息存入到yaml文件中， 此时在用户根目录下就能看到该文件 这个文件里面就是这个环境下的全部信息

导入环境

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 将全部环境有关的命令汇总

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 

我们用conda创建一个新环境时，会创建一个新的python版本目录， 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.   以我现在理解，anaconda自带base环境或者 使用conda创建的python环境能够很好的解决python第三方包的一些依赖关系。我们可以使用conda搭建好python开发环境，然后可以用其他集成环境（pycharm）去开发python程序。