前面我们学习了anaconda软件的安装和用vscode编写第一个代码 anaconda软件安装🔗，
现在我们学习如何创建虚拟环境，并使用虚拟环境来编写python代码

• conda clean 是 清理 Conda 缓存和临时文件
• 下载清华源+查看所有源+删除某源/all
• 更新conda
• 显示conda中所有环境和路径
• 查看虚拟环境默认存放路径，删除路径，添加路径
• 创建虚拟环境，搜可以下载的版本号，激活环境，退出，删除（删除后同步vscode）
• 查看安装的所有库，查找某一库，删除库
• 强制退出base环境
• 和python对比虚拟环境创建

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🎏创建虚拟环境：

1️⃣下载清华源：(包含删除源+下载+查看)

• 打开Anaconda Prompt
• 输入下面的命令（得到清华源）：Conda 安装包时会从上到下查找源，先找清华，找不到才去 defaults

conda config --remove-key channels		
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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --set show_channel_urls yes

• 注：conda config --remove-key channels：源配置乱了，想从零开始重新配置；删除无效源；恢复出厂设置
• 注：conda config --add channels defaults：官方的
• 下载好后我们可以输入：conda config --show channels查找渠道
  • 或者 conda config --show这个会展示所有的信息
• 删除某个源：conda config --remove channels <源的地址>

2️⃣配置 + 运行：

conda clean 是 清理 Conda 缓存和临时文件的命令，不同的选项作用不同
conda clean -i， conda clean -p， conda clean -a：

选项	清理内容	影响
-i	索引缓存	搜索包会重新下载索引
-p	未使用的包	已安装环境不受影响，节省空间
-a	全部缓存（索引+未用包+临时文件等）	占用空间大幅减少，下次可能稍慢

2.1、更新conda + 显示所有 Conda虚拟环境和路径

• conda update -n base conda -y更新conda，定期更新 conda，这样新建环境、安装包更稳定；当创建虚拟环境时无法创建可以更新conda
  • 更新的是 Conda 包管理器本身
  • 作用：提升依赖解析能力、修复 bug、提高创建环境和安装包的成功率
  • 不会改变你环境里的 Python 版本

python不建议更新（这个是在创建的虚拟环境中更新，不同版本的python是有不一样的作用的，一般是创建不同python版本的虚拟环境来进行实验）

• 显示 所有 Conda 虚拟环境及其路径：conda info --envs或者conda env list推荐使用第二个的可以看到下面只有一个默认的，还没有虚拟环境

2.2、虚拟环境创建的存放路径(查看、删除、添加）

• 查看默认目录(虚拟环境创建的默认路径)：conda config --show envs_dirs，路径越前优先级越高，优先放在该路径下
  
• 删除默认目录（不想让 Conda 在这个路径下建环境）：conda config --remove envs_dirs "D:\ZhuoMian\anaconda_python_software\MyCondaEnv"，删除的是第一个路径
• 创建默认目录(添加)：conda config --add envs_dirs D:\Py_venv
  

• 创建一个文件夹（用来存放创建的虚拟环境）
  

2.3、创建虚拟环境(&搜查版本号) + 激活 + 退出 + 删除(&环境同步vscode)

知道 Conda 能安装哪些 Python 版本号:

• conda search python这个命令可以列出 Conda 仓库中所有可安装的 Python 版本
• 没有全部截屏，具体自己输入命令行查看

• 创建conda create -n py310 python=3.10
  • py310：环境名称 (自定义)
  • python=3.10：python版本号（选择想要的版本号）
    

创建好虚拟环境后，不建议更改它（）里面的内容，因为我改了每次只能恢复默认状态才可以展现出我目前使用的环境，所以把其放在短路径中

• 激活conda activate py310：由默认环境进入虚拟环境
  

可以看到（）里面是路径，这里建议是将文件夹放在D盘或C盘第一路径下，这样存储虚拟环境方便，而且也不会太冗长；一个文件夹中我们可以创建多个虚拟环境，用于不同的研究，放在一起也方便查看和维护

• 这个路径下会存放着我们创建的虚拟路径
  

• 退出虚拟环境conda deactivate：由虚拟环境进入默认环境
  
• 删除虚拟环境：退出后再删除（可以在 任何虚拟环境下删除其他环境，关键是 不能删除自己当前激活的环境，base 环境是 Conda 核心，不允许删除。），conda remove -n py310 --all，py310是环境名
  

• 删除虚拟环境后，如何让vscode同步更新：
  
• 重新扫描 Conda 环境：
• conda info --envs：确认虚拟环境已删除
• conda init
• 重启vscode
• 执行 Python: Select Interpreter → VS Code 会重新识别环境
  

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2.4、在虚拟环境中安装(查看，查找，删除)需要用的库

• 在激活的环境下下载库，如：从excel中读取数据，表格为：data.xlsx，里面有数据：
  
• 安装读取 Excel 所需库（这里使用 pandas 和 openpyxl）：
  • conda install pandas openpyxl
    

• 在激活情况(该虚拟环境)下查看/删除库：
  • 查看所有库：conda list
    
  • 查找指定库：conda list openpyxl，openpyxl是一个库名，如果有输出 → 库存在；如果没有输出 → 库未安装
    
  • 删除库：如果是安装错，或者版本冲突等问题可以删除对应的库，不建议随便删除库，比如我们前面安装了openpyxl这个库，我们要删除它，conda remove openpyxl
    

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2.5、运行代码：

读取表格的信息（借助ai生成），注意运行代码必要的库如果删了一定要下回来

• 选择没有安装对应库的虚拟环境，会发现出问题
  
• 反之，则没有问题，这也可以看出每个虚拟环境是独立的，可以单独配置所需要的信息
  
• 运行结果：
  

💥python/anaconda+vscode对比：

上面我们学习了anaconda+vscode的使用
除了这个还有下载python，下面是安装步骤：

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python 3.13版本创建虚拟环境运行代码：

• 要先将anaconda的（base）环境强制停止：conda config --set auto_activate_base false
  • 以后你需要用 base 环境时，可以手动激活：conda activate base
• 再关闭终端，重启vscode，打开VScode的powershell
  
  

这个如果要用虚拟环境要将环境在文件夹中创建，非常不便利，前面的anaconda则不用这么的麻烦，配置好一次后，可以直接使用不同的虚拟环境