「CB」02 创建并使用 Conda 虚拟环境
Hello again! ¶
嗨！这里是阿乎的博客！(> ▽ <) /~
今天我们一口气完成这几件事：
- 创建一个 Conda 虚拟环境
- 启用 / 查看 / 退出 环境
- 安装简单的 Python 库（你不一定会用到，但练习很重要！）
- 删除环境（练习完毕后清理环境）
1. What is a Virtual Environment? ¶
我们继续用 Minecraft 做比喻：
“虚拟环境”就像是你在 MC 启动器中创建的一个游戏实例（Instance），每个实例有独立的 Minecraft 版本和 mod 配置，互不干扰。
在 Conda 中，虚拟环境就是让你为每个项目创建一个独立的 Python 配置，避免各种“版本地狱”和“删库重装”的悲剧发生。
2. Create a Virtual Environment ¶
打开命令行，输入：
conda create -n my_first_env python=3.12-n my_first_env：创建一个名为my_first_env的虚拟环境python=3.12：指定使用 Python 3.12 版本
Note:
- 如果不写
python=...，则默认使用 Conda 当前最新版本- 没写
python的话，甚至不会自动装 Python！（这和空 Minecraft 一样，啥都跑不了）
Conda 会提示：
Proceed ([y]/n)?输入 y（或直接回车）即可。
3. Activate the Environment ¶
conda activate my_first_env你会看到命令行提示符变成：（如果你使用的是 Windows）
(my_first_env) C:\Users\YourName>这代表你已经“进入”这个虚拟环境。
⚠️ 重点提示：在激活的环境下运行
python或pip，都会默认作用于该环境！
退出环境：
conda deactivate查看所有环境：
conda env list或
conda info --envs # 我个人更习惯这个4. Install Some Libraries ¶
可以使用 conda 或 pip 安装常见的第三方库：
conda install numpy pandas matplotlib或者：
pip install numpy pandas matplotlib # 个人更习惯这个这些是数据分析最基础的三大件：
numpy,pandas：数据处理工具matplotlib：绘图工具
你可以随便装点什么来练练手，比如：
conda install rich这是一个超漂亮的终端输出美化库！
5. Delete (Remove) your Environment😈 ¶
不想要某个环境时，可以直接删除它：
conda remove -n my_first_env --allNote：这个命令不会有“回收站”，而是直接删除环境及其所有内容！请确保你真的不需要它了。
6. Practice: Can you do it? ¶
现在你已经会：
- 创建 / 激活 / 查看 / 退出 环境
- 安装简单的库
- 删除环境
试试看：
-
创建一个叫做
practice的新环境，使用 Python 3.10 -
激活它并安装
numpy和rich -
在安装这些库后，运行一个简单的 Python 脚本，打印出“Hello, Conda!”并使用
rich美化输出from rich import print print("(Regular) Hello, Conda!") print("(Bold Green) [bold green]Hello, Conda![/bold green]") -
在确保激活这个脚本的情况下，运行它：
python your_script.py如果你看到如下图的输出，那么恭喜你成功了！（我的终端自定义了颜色方案，因此色彩可能与你的不同）
-
最后，删除它吧，毕竟练习后就用不到这个单独的环境啦。
-
检查自己的环境列表确定它已被删除。
Tips: 如果你在运行脚本时发现以下报错，请检查自己是否激活了环境：
7. More to do? ¶
按个人使用习惯，我推荐接下来继续学习在 VSCode 中 使用 JupyterNotebook。
详见：「EP」02 在Vscode中使用Jupyter Notebook（重制）
（也建议查看整个Easy Python系列，了解更多 Python 基础知识）
结语 ¶
你，已经入门啦！🎉
未来等待你的是各种环境变量错误和没见过的bug，但是，只要不当“CV工程师”，相信你能通过善用搜索工具解决它们！
Have fun, see you next time!