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安装conda
配置镜像环境
修改Conda的默认虚拟环境地址
conda常用命令
解决conda环境中python以及pip版本过低
conda安装包 --- 类似于pip
通过pip安装Python扩展包
Pycharm配置Anaconda环境
通过Conda安装jupyter notebook
jupyter命令
VSCode配置Conda
安装conda
使用anaconda官网安装地址：https://www.anaconda.com/download/success
配置镜像环境
conda config --add channels Index of /anaconda/pkgs/main/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
conda config --add channels Index of /anaconda/pkgs/free/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
conda config --set show_channel_urls yes
修改Conda的默认虚拟环境地址
修改以后在创建env环境时就不用使用完整路径创建了，只需要创建一个名称就可以创建在默认路径下面
conda create -n 虚拟环境名称 python=指定conda内部的python版本使用conda info 或者conda config --show #查看安装位置
方法一：使用conda config 命令conda config --add envs_dirs 要修改的地址 #增加环境路径conda config --remove envs_dirs 要删除的地址 #删除环境路径
方法二：在目录“C:\Users\用户名” 找到文件“.condarc”添加如下命令，然后保存即可
envs_dirs:- 目录地址conda常用命令
conda create --prefix 路径\虚拟环境名称 python=指定python版本
conda create -p 路径\虚拟环境名称 python=指定python版本
conda create -n '虚拟环境名称' python=指定python版本创建虚拟环境： - conda create --prefix E:\E2DevelopmentEnvironment\Python\CondaEnv\python3106_test python=3.10.6- conda create -p E:\E2DevelopmentEnvironment\Python\CondaEnv\python3106_test python=3.10.6
注意：创建时最好指定python版本，不然系统可能会使用默认版本，导致python版本过低~
显示虚拟环境列表： conda env list
使用虚拟环境： conda activate E:\E2DevelopmentEnvironment\Python\CondaEnv\python3106_test
退出虚拟环境： conda deactivate
删除虚拟环境： conda env remove -p E:\E2DevelopmentEnvironment\Python\CondaEnv\python3106_test
查找requests模块： conda search requests
下载模块： conda install requests=2.32.3 | 不指定版本就是最新的
当前虚拟环境有哪些模块： conda list
更新模块： conda upgrade requests | 可以指定版本
删除模块： conda remove requests 解决conda环境中python以及pip版本过低
有时候你在conda虚拟环境中，你查看pip --version以及python --version时，你会发现，它的版本和你预期的版本相差很大，这是可能是创建环境时，采用了默认python版本。可以安装下面的方式处理。
查找环境中的指定版本python： conda search "python=3.12.5" --channel conda-forge
查找环境中的有哪些python版本可用： conda search "python" --channel conda-forge
如果找不到，可能需要使用conda-forge频道。
更新conda到最新版本： conda update -n base conda
添加conda-forge并设置优先级：
- conda config --add channels conda-forge
- conda config --set channel_priority strict
创建虚拟环境：
- 指定python版本并且指定从conda-forge频道安装：conda create -n 环境名称 python=3.12.5 -c conda-forge
- 如果设置conda-forge的优先级，可以直接去掉 -c conda-forge
注意：conda环境理论上是和宿主机的python环境完全隔离的，包括宿主机的pip已经安装的依赖包，当我们使用conda的时候需要重新安装python以及pip安装的依赖包；
如果我们非要使用宿主机的pip依赖包，可以在创建时添加“--system-site-packages”即可：
conda create -n 环境名称 python=3.12.5 --system-site-packages
会部分复用pip依赖 --- 但是需要保证python和宿主机python版本严格一致~~~
所以不推荐这种方式。
推荐采用：先将宿主机的pip依赖导出到requirements.txt然后批量安装：- 导出命令：pip freeze > requirements.txt- 导入命令：pip install -r requirements.txt (宿主机内部)conda list # 查看安装了哪些包
conda info -e
conda env list # 查看当前存在哪些虚拟环境
conda create -n env4test python=3.12.5 # 创建一个名为env4test的虚拟环境 “-n/--name：名字；-p/--prifix：全路径+名称”，
conda activate env4test # 激活虚拟环境env4test
conda deactivate # 退出虚拟环境
conda search bwa -c bioconda # 查找名为bwa的包，并指定bioconda源
conda install bwa -c bioconda -n env4test # 指定从bioconda源中下载安装bwa，安装在env4test虚拟环境中
conda remove -n env4test bwa # 删除虚拟环境中的bwa包
conda remove -n env4test --all # 删除虚拟环境env4test(包括其中的所有的包)conda安装包 --- 类似于pip
先进入conda虚拟环境：conda activate 环境名称
查看python/pip版本：python --version
批量安装：pip install -r requirements.txt
单个安装：pip install 包名称
注意：要通过conda中的pip安装包的话，注意检查pip是否是conda内部的pip；
导致的结果是：在conda中使用了pip安装包，而我通过deactivate退出虚拟环境以后，宿主机也有包。
原因分析：
激活conda环境后，正常情况下，使用pip安装的包应该会被安装到当前激活的虚拟环境的site-packages目录里。但是有时候，如果虚拟环境的PATH设置有问题，或者pip没有指向环境内的pip，可能会导致包被安装到全局的Python环境中。
具体查看方法：
1、CMD命令控制台，查看宿主机的pip位置，where pip
2、激活conda虚拟环境：conda activate env_test(虚拟环境名称)
3、查看虚拟环境中pip的位置“where pip”查，正常情况下应该输出“xxxx\envs\env_test\Scripts\pip.exe”如果输出的路径和第一步中的结果一样，说明在conda中依然使用的是宿主机的pip，此时安装的包，会安装在宿主机的pip安装的位置，导致虚拟环境内和宿主机的pip包一样；
4、正常情况下，在conda虚拟环境内安装的pip包，位置应该在“xxxxx\envs\env_test\Lib\site-packages”应宿主机的应该在“xxxxx\Lib\site-packages”
造成的原因：可能是conda内没有安装pip导致
解决方法：此时只需要执行“conda install pip”即可；或者也可以直接使用“conda install 要按照的包名称---使用方法和pip install 一样”进行安装
通过pip安装Python扩展包
source activate env4test # 激活虚拟环境env4test
conda search pymupdf # 找不到相关的包
conda search -c tc06580 pymupdf # 指定源搜索，只有1.17.0版本的
which pip # 确定有安装pip，一般conda创建的Python环境都会有pip的
pip install pymupdf # 使用pip安装Python扩展包
pip install -r requirements.txt # 使用pip批量安装requirements.txt中的软件包
pip freeze > requirements.txt # 导出pip已有依赖到 requirements.txt文件中
pip list | grep -i pymupdf # 安装成功，当前为1.19.4版本Pycharm配置Anaconda环境
1、file >>> new project...
2、files >>> settings >>> Project:pythonProject >>> Python Interpreter >>> 设置 >>> add... 然后选择Conda Environment...。
通过Conda安装jupyter notebook
进入到你要安装的虚拟空间： conda activate 虚拟空间名称
查找jupyter版本： conda search jupyter
通过pip安装： pip install jupyter
查看jupyter版本： jupyter --version
启动jupyter notebook：
jupyter命令
jupyter notebook --help
jupyter notebook 启动默认端口8080
jupyter notebook --port 指定端口启动
VSCode配置Conda
打开vscode，快捷键“shift+ctrl+p”输入“Python: Select Interpreter”----如果此时报错“找不到命令'Command 'Python: Select Interpreterresulted in an error command 'python.setlnterpreter' not found”，可能是因为python环境未被信任，此时打开扩展”Extensions (Ctrl+Shift+X)“找到Python，可以看到python下面有一个”三角形，里面有一个感叹号“ ，点进去，然后选择”信任“即可。
 启用usart串口)
