本文档说明如何使用 Conda 管理虚拟环境、安装依赖及运行项目。
使用以下命令创建名为 loupython3 的虚拟环境（Python 3.9 为例）：
conda create --name loupython3 python=3.9- Windows:
conda activate loupython3
- macOS/Linux:
conda activate loupython3
激活后，命令行提示符会显示 (loupython3)。
# 安装单个包（示例：numpy）
conda install numpy
# 安装多个包（示例：numpy + pandas）
conda install numpy pandas- 将依赖包写入
requirements.txt（示例内容）：numpy==1.21.0 pandas>=1.3.0 matplotlib - 运行以下命令安装所有依赖：
pip install -r requirements.txt
conda deactivate生成 environment.yml 文件（包含所有依赖的精确版本）：
conda env export > environment.yml其他用户可通过以下命令一键创建相同环境：
conda env create -f environment.yml-
优先使用 Conda 安装包：
Conda 能更好地解决依赖冲突。若某个包在 Conda 仓库中不存在，再用pip安装。 -
国内镜像加速（可选）
在loupython3环境中运行以下命令配置清华镜像：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes
-
更新依赖
- 更新单个包：
conda update 包名 - 更新所有包：
conda update --all
- 更新单个包：
-
删除环境
conda env remove --name loupython3
| 操作 | 命令 |
|---|---|
| 创建环境 | conda create --name loupython3 python=3.9 |
| 激活环境 | conda activate loupython3 |
| 退出环境 | conda deactivate |
| 安装依赖 | conda install 包名 或 pip install 包名 |
| 导出环境配置 | conda env export > environment.yml |
| 列出所有环境 | conda env list |