Python第三方库版本管理（管理虚拟环境）

序言

最近使用python发现会有使用不同项目时需要的三方包依赖版本不同，如果各个项目相互切换，那么会经常需要更新版本。比如numpy当前版本时1.26.2，需要它小于版本1.21，有没有像Java一样通过Maven依赖管理中的版本控制去管理这些三方包的版本呢？
使用conda list numpy可以查看其版本，

查阅了一些资料，可以采用创建虚拟环境的方式进行处理，即各个项目使用各自独立的虚拟环境。

管理虚拟环境

比如想为screenshot to code项目创建独立的虚拟环境，使用下列命令，
conda create -n screenshotToCode python=3.9.17
如果创建过程中失败了，报错如下，
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.
我们可以使用conda clean -all清除conda本地缓存，执行成功后如下，

接着会需要下载一些包，

使用conda env list命令可以查看当前所有的虚拟环境，

使用conda activate screenshotToCode命令激活刚刚创建的虚拟环境，

使用conda deactivate命令可以退出虚拟环境，

使用conda remove --name test --all命令删除已有的虚拟环境test，

其他命令，

# 列出系统的虚拟环境
conda info -e 
conda env list

# 查看当前环境已安装的包
conda list

# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n {venv_name}

# 查看package信息
conda search numpy

# 安装package
conda install -n venv numpy

# 更新package
conda update -n venv numpy

# 删除package
conda remove -n venv numpy

提升下载速度

由于没有，系统默认镜像源是在国外https://pypi.org/simple，所以下载速度非常之慢。
国内镜像在前面的文章中也提到过，主要有下面几个：

1. 清华大学: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
2. 豆瓣(douban): https://pypi.douban.com/simple/
3. 阿里云: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
4. 中国科技大学: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

使用下面命令可以修改镜像源为清华大学，以后就都从国内的清华大学服务器上下载三方包了，但愿不会由于人数过多压垮清华大学的服务器。
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple