代码收藏家 Python版本兼容与环境冲突解决：Anaconda实战应用指南
笔者在之前的python学习中，对于python环境的配置一直基于非常浅层次的理解，仅仅是在网络上搜集罗列各种代码然后当cv工程师配置，于是对于python各种环境的配置原理不清楚。
这种环境配置对于解决课程问题绰绰有余，但是当笔者开始学习机器学习的时候，发现版本不兼容以及环境冲突的问题让人不胜其扰。所以花时间去学习之前所有不理解的名词、方法的原理，并总结如下。
python环境
python环境是指在一个特定的位置包含了Python解释器及其周围的工具、库和配置，他们共同构成了python程序执行的环境。
python运行环境提供了执行python代码所需的一切支持。
一般分为两种： 全局环境和虚拟环境
1.全局环境
2.虚拟环境
python环境的组成
pyhon解释器
python运行环境的核心是解释器，一般分为python2和python3
开发工具
开发和调试的工具，包括集成开发环境（IDE）Pycharm，Visual Studio Code，Jupyter Notebook 等等
包集合
包括python解释器里自带的包和第三方包，第三方包我们一般使用包管理器pip来安装
包管理
安装，更新，卸载，管理第三方库的依赖，最广泛使用的是pip。
问题出现
全局环境出现的问题就是，在运行不同的python项目的时候，所需要的python解释器的版本可能不同，所用的第三方库的版本不兼容，pip安装的大量第三方库文件紊乱繁杂，造成环境冲突，import外部包的时候各种报错。
常见报错信息如下：“ImportError”
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
解决方法
对于每一个特定要求的项目创建一个虚拟环境。
推荐使用anaconda工具来创建
Anaconda
Anaconda是一个可以对虚拟环境进行统一管理的python发行版工具。
优势
- 预装了很多常用的科学计算和数据分析库，例如Numpy，Pandas，Scipy，Matplotlib等等，常用于数据分析和机器学习领域。（无需再用pip进行安装）
- 集成了Jupyter和Spider等集成开发环境，使用方便。
- 最重要的是，有一个叫conda的包管理器，同时也是一个环境管理器。一般可以通过Anaconda prompt（在windows系统中，在mac和linux系统中是终端）。
pip和conda的区别
- conda能够更方便的进行环境管理，能轻松的在不同环境中切换
- pip对于python包的版本更新、回退、卸载等等将影响系统python，影响所有使用系统python环境的python程序。
conda在不同路径更改包，不会影响系统自带包。 - pip不会进行依赖项检查，安装包的时候可能会直接忽略依赖项安装，仅在结果中提示错误。
conda会列出所需其他依赖包，安装包时候自动安装其依赖项，可以在包的不同版本中自由的切换。
4.conda不仅仅适用于python语言。
总而言之，conda结合了pip和virtualenv的功能，可以更便捷地管理包和虚拟环境。
conda的基本操作
一般不建议使用图形化操作界面，因为比较卡。命令行式操作界面会比较丝滑（也比较能装逼（狗头
在windows操作系统下，使用Anaconda Prompt即可进入conda命令行操作界面
1.虚拟环境的管理
① 创建虚拟环境
可以指定python版本和要安装的包
conda create -n env_name python=version package_names
②查看虚拟环境列表
conda env list
③激活虚拟环境
conda activate env_name
可以看到前面的括号内改成了我的env_name，说明该环境已经激活成功
④ 修改环境名称
conda没办法直接修改，但是可以通过复制原环境到新环境再删除原环境来"曲线救国"。
经笔者之后学习发现，可以直接用代码更改
conda rename -n 旧 新
先激活旧环境，在旧环境中创建新环境
复制原环境到新环境
conda activate new_name
conda env export > environment.yml
conda env update --file environment.yml
删除原始环境
conda remove -n old_name --all
再次检查env list
重命名成功
⑤退出当前虚拟环境
conda deactivate
⑥删除虚拟环境
conda remove -n env_name --all
2.包管理
给特定虚拟环境安装依赖包，首先要先激活该虚拟环境
①安装包
conda install package_name
可以在后面加上==指定包的版本
②列出所有包
conda list
③更新包
conda update package_name
一次性更新所有包
conda update --all
④删除包
conda remove package_name
⑤查找包
conda search keyword
作者：Edith Cai
