conda的使用

一、conda

1、为什么使用conda

在安装Python包的过程中，可能遇到依赖包的问题。例如，要安装numpy，需要先安装BLAS和LAPACK等库。在使用pip等包管理工具时，这些依赖包需要手动安装，操作起来可能比较繁琐。而conda是一个集成了包管理和环境管理的工具，可以自动处理依赖包的安装，同时也可以为不同的项目创建独立的Python环境。因此，使用conda安装numpy会更加方便快捷。

2、安装anaconda或miniconda

要使用conda，我们需要先安装它的主体——anaconda或miniconda。anaconda是一个集成了大量科学计算包的Python发行版，而miniconda则是一个更加轻量级的版本，只包含conda和一些必备的包。在这里我们以miniconda为例。

在命令行工具（例如powershell或cmd）中进入下载目录，执行以下命令安装：

.\Miniconda3-py39_Windows-x86_64.exe

3、使用conda安装numpy

3.1 创建虚拟环境

在使用conda安装numpy之前，我们可以先创建一个独立的Python环境，以免影响其他项目的运行。

在命令行工具中执行以下命令，创建一个名为“env_numpy”的Python环境。此处以Python 3.9为例，如果需要安装其他版本的Python，可以将“python=3.9”替换为相应的版本号。

conda create -n env_numpy python=3.9

创建完成后，需要激活该环境，以便之后安装的所有包都可以在这个环境中使用。

conda activate env_numpy

激活之后，我们可以使用以下命令查看当前所处的环境：

conda info --envs

注意：

激活之后可以使用`pip install numpy`将包安装到虚拟环境中；
需要注意的是，在虚拟环境里（包括base环境）安装包的时候，尽量用conda而不是pip，因为conda在包依赖的管理上更好。当我们conda安不了的时候，才能用pip。
虽然在conda环境里用pip也可以把包安到虚拟环境里，但是终归会有未知的影响。