conda命令：管理包、管理环境
reference：优达课程——机器学习进阶-anaconda配置
conda list ：查看安装哪些包
conda upgrade --all：更新所有包
1. 管理包
安装包
安装了 Anaconda 之后，管理包是相当简单的。要安装包，请在终端中键入 conda install package_name。例如，要安装 numpy，请键入 conda install numpy。
你还可以同时安装多个包。类似 conda install numpy scipy pandas 的命令会同时安装所有这些包。还可以通过添加版本号（例如 conda install numpy=1.10）来指定所需的包版本。
Conda 还会自动为你安装依赖项。例如，scipy 依赖于 numpy，因为它使用并需要 numpy。如果你只安装 scipy (conda install scipy)，则 conda 还会安装 numpy（如果尚未安装的话）。
卸载包-更新包
大多数命令都是很直观的。要卸载包，请使用 conda remove package_name。要更新包，请使用 conda update package_name如下例，更新pillow包
conda update --all。最后，要列出已安装的包，请使用前面提过的 conda list。
搜索包
如果不知道要找的包的确切名称，可以尝试使用 conda search search_term 进行搜索。例如，我知道我想安装 Beautiful Soup，但我不清楚确切的包名称。因此，我尝试执行 conda search beautifulsoup。
搜索 beautifulsoup
它返回可用的 Beautiful Soup 包的列表，并列出了相应的包名称 beautifulsoup4。
2.管理环境
如前所述，你可以使用 conda 创建环境以隔离项目。要创建环境，请在终端中使用 conda create -n env_name list of packages。在这里，-n env_name 设置环境的名称（-n 是指名称），而 list of packages 是要安装在环境中的包的列表。例如，要创建名为 my_env 的环境并在其中安装 numpy，请键入 conda create -n my_env numpy。
创建环境时，可以指定要安装在环境中的 Python 版本。这在你同时使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代码时很有用。要创建具有特定 Python 版本的环境，请键入类似于 conda create -n py3 python=3 或 conda create -n py2 python=2 的命令。实际上，我在我的个人计算机上创建了这两个环境。我将它们用作与任何特定项目均无关的通用环境，以处理普通的工作（可轻松使用每个 Python 版本）。这些命令将分别安装 Python 3 和 Python 2 的最新版本。要安装特定版本（例如 Python 3.3），请使用 conda create -n py python=3.3。
进入环境
创建了环境后，在 OSX/Linux 上使用 source activate my_env 进入环境。在 Windows 上，请使用 activate my_env。
进入环境后，你会在终端提示符中看到环境名称，它类似于 (my_env) ~ $。环境中只安装了几个默认的包，以及你在创建它时安装的包。你可以使用 conda list 检查这一点。
在环境中安装包的命令与前面一样：conda install package_name。不过，这次你安装的特定包仅在你进入环境后才可用。
离开环境
要离开环境，请键入 source deactivate（在 OSX/Linux 上）。在 Windows 上，请使用 deactivate。
将虚拟环境导入jupyter notebook
1. 在该环境下，安装ipykernel
(pytorch) C:\Users\admin>: conda install ipykernel
2. 强虚拟环境导入ipykernel
(pytorch) C:\Users\admin>: python -m ipykernel install --user --name env_name --display-name "display_name"
# 如，我的虚拟环境是pytorch，我希望它在jupyter notebook中展示位pytorch(py36)，则输入
(pytorch) C:\Users\admin>: python -m ipykernel install --user --name pytorch --display-name "pytorch(py36)"
练习题
你将使用哪个命令来创建名为 data 且安装了 Python 3.5、numpy 和 pandas 的环境？
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conda env create -n data python=3.5 numpy pandas
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conda create data python=3.5 numpy pandas
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conda create -n data python=3.5
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conda create -n data python=3.5 numpy pandas
D正确
3. 环境保存和导入、列出环境、删除环境
保存和加载环境
共享环境这项功能确实很有用，它能让其他人安装你的代码中使用的所有包，并确保这些包的版本正确。你可以使用 conda env export > environment.yaml 将包保存为 YAML。命令的第一部分 conda env export 用于输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本）。
1） 首先进入名为‘’base‘’的环境（python3）
2）然后将导出的环境输出到终端中
3） 通过后半部分environment.yaml将其保存到并命名为“environment.yaml”
文件“environment.yaml”所在位置：
上图中，你可以看到环境的名称和所有依赖项及其版本。导出命令的第二部分 > environment.yaml将导出的文本写入到 YAML 文件 environment.yaml 中。现在可以共享此文件，而且其他人能够用于创建和你项目相同的环境。
要通过环境文件创建环境，请使用 conda env create -f environment.yaml。这会创建一个新环境，而且它具有同样的在 environment.yaml 中列出的库。
列出环境
如果忘记了环境的名称（我有时会这样），可以使用 conda env list 列出你创建的所有环境。你会看到环境的列表，而且你当前所在环境的旁边会有一个星号。默认的环境（即当你不在选定环境中时使用的环境）名为 root。
删除环境
如果你不再使用某些环境，可以使用 conda env remove -n env_name 删除指定的环境（在这里名为 env_name）。
使用环境
对我帮助很大的一点是，我的 Python 2 和 Python 3 具有独立的环境。我使用了 conda create -n py2 python=2 和 conda create -n py3 python=3 创建两个独立的环境，即 py2 和 py3。现在，我的每个 Python 版本都有一个通用环境。在所有这些环境中，我都安装了大多数标准的数据科学包（numpy、scipy、pandas 等）。
我还发现，为我从事的每个项目创建环境很有用。这对于与数据不相关的项目（例如使用 Flask 开发的 Web 应用）也很有用。例如，我为我的个人博客（使用 Pelican）创建了一个环境。
共享环境
在 GitHub 上共享代码时，最好同样创建环境文件并将其包括在代码库中。这能让其他人更轻松地安装你的代码的所有依赖项。对于不使用 conda 的用户，我通常还会使用 pip freeze（在此处了解详情）将一个 pip requirements.txt 文件导出并包括在其中。
了解更多信息
要详细了解 conda 以及它如何融入到 Python 生态系统中，请查看这篇由 Jake Vanderplas 撰写的文章：Conda myths and misconceptions（有关 conda 的迷思和误解）。此外，如果你有空闲精力，也可以参考这篇 conda 文档。