Day 15 conda 介绍与使用

当我们在使用 Python 开发专案时，不同专案可能会有不同 Python 版本和不同的 package 需要安装，这时我们除了Docker 以外，有没有其他更简单，更轻松的能将环境分开的方法呢？

还真的有。那就是我今天要介绍的主角 conda。它是 Anaconda的套件管理系统，适用於 Windows、Linux和 MacOS 不同作业系统环境，在安装和执行还上相当的简单快速！
什麽？你问前几天已经教过 Docker 了为什麽还要用 conda ？
当然是因为笔者很菜，觉得 conda 比 Docker 简单阿（X

好啦说认真的，Docker 跟 Conda 会用到的情景有时候还真的不太一样，Doker 可以将自己建好的专案带环境整个打包起来，还能推上 Docker hub 供人下载，而 conda 大多就只是将开发环境隔开而已。（如果有错的话还请纠正）

听起来 conda 比 Docker 还弱耶，那我们干嘛介绍它？
因为 conda 确实很单纯，而且操作上还直观了不少。
如果你很熟悉 pip 的指令，那麽你一定可以快速上手。
话不多说，让我们开始介绍吧。

安装

直接至 Anaconda 官网的这里下载就好

本人的作业系统是 Linux，至於 windows 和 mac 可以点击下方的 Get Additional Installers 或者直接把页面往下拉，去寻找符合自己电脑环境的系统就好。

在安装完毕後，可以输入以下命令来检查安装版本。

conda -V

管理虚拟环境

建立虚拟环境，这里我选择 python3.6 作为执行环境：

conda create -n ENV_NAME python=3.6

我这里建立了一个叫作test的虚拟环境，建立完成後还能看到启动环境和关闭环境的提示：

查看自己已经建立的虚拟环境

conda info --envs

启动虚拟环境，看到前面出现虚拟环境的名子就没错了！

conda activate ENV_NAME

安装 package，比方说如果你想安装 pandas 就打 conda install pandas

conda install Package_Name

列出这个虚拟环境里都安装了什麽：

conda list

移除 package

conda remove Package_Name

关闭虚拟环境

conda deactivate 

移除整个虚拟环境

conda env remove -n ENV_NAME

没错，conda 就是这麽简单！说了那麽久的 python 和虚拟环境的相关东西，明天来介绍一下笔者使用的编辑器，之後就来正式介绍机器学习的东西吧。