你不知道的Python环境管理技巧
我们经常会遇到下面这样的场景：
同时在系统安装多个版本的 python，例如同时安装python2和python3
由于 a 项目和 b 项目使用的python包版本不一致，在同一个环境中无法保证两个项目同时都能正常运行
这时候，我们就该考虑使用虚拟环境了，虚拟环境可以为不同的项目创建相互独立的环境，互不影响
python 中的环境管理工具有很多，例如virtualenv、pyenv等，但个人更喜欢用conda。借助 conda，我们就能轻松的应对以上问题啦！
使用 conda 过程中，可以在命令行中使用-h参数，打开帮助文档
# 查看conda帮助文档 conda -h # 查看conda环境管理命令帮助文档 conda env -h
准备工作：配置 conda 镜像
默认的 conda 源下载速度比较慢，需要先将 conda 源设置为国内镜像
# 添加 anaconda 的 tuna 镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 设置搜索时显示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes
列出当前所有的环境
conda info -e
* 表示当前激活的环境
创建一个虚拟环境
conda create -n env_name python=3.6 pandas=0.21
以上命令创建了一个名为 env_name 的新环境的同时安装了 python3.6 和 pandas
激活虚拟环境
# windows系统 activate env_name # linux和mac系统 source activate env_name
删除虚拟环境
conda remove -n env_name
复制某个环境
如果环境依赖包太多，从头开始安装环境，会比较耗时，我们可以复制一个已有的环境，来创建新环境
conda create -n new_env_name --clone old_env_name
分享环境
通常我们会遇到以下场景：
更换电脑、更换系统后快速恢复原来的环境
代码写好以后，通常需要交给别人部署，需要告诉部署人员自己的环境和 python 依赖信息
在另外一台电脑运行我们的应用程序
这时候 conda 提供的分享环境功能就派上用场了，能够很方便的将我们的环境信息快速的分享出来，操作步骤如下：
首先我们需要先激活想分享的环境
# windows activate env_name # linux/mac source activate env_name
然后通过 export 命令导出环境配置
conda env export > environment.yml
导出的环境配置
打开environment.yml文件，我们就能看到上图中的环境信息
最后，通过以下命令就可以重新安装一个相同的环境
conda env create -f environment.yml
当然，conda 也可以像pip一样用于包管理的，这里就不详细展开了，感兴趣的同学可以通过conda -h命令了解详细用法，
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首先我们需要先激活想分享的环境
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然后通过 export 命令导出环境配置
conda env export > environment.yml
导出的环境配置
打开environment.yml文件，我们就能看到上图中的环境信息
最后，通过以下命令就可以重新安装一个相同的环境
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