简介

Conda 是一个开源软件包管理系统和环境管理系统，说人话就是：它能用来创建多个 Python 的环境，每一个环境安装的 Python 的版本和第三方库可以是不同的
有什么用呢？首先，相比直接安装 Python，使用 Conda 能创建多个共存的 Python 环境。比如有的第三方库对新版本的 Python 兼容性不好，那我们就可以给这个库配一个它专用的 Python 环境（3.8），除此之外，平时写代码写着玩儿，咱就用最新的 Python 环境（3.11）；此外，诸如在使用 PyInstaller 打包程序时，很可能会遇到将不必要的库也打包进程序，造成程序体积过大，此时就可以用 Conda 专门为其创建一个全新的环境
Conda 分为 Miniconda 和 Anaconda 两种，前者仅包含 Conda 和 Python，后者还包含了一些用于数据科学、机器学习的模块，以及一个图形化管理界面（Anaconda Navigator）。当然，这两种版本所占用的空间差别也挺大
大家根据自己的需求选择即可，如果你不知道该选择什么，那么使用 Miniconda 即可

下载地址

Miniconda：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
Anaconda：https://www.anaconda.com/download#downloads

安装步骤

下载后按照流程安装即可，勾选项无需修改，可以修改安装目录到自己熟悉的路径（比如我是安装到"C:\Users\用户名\Program\Conda"），因为后期调用 Conda 的环境时，大概率是需要自己手动选择路径的，所以这里选个熟悉的，对自己来说比较方便

配置环境

安装成功后，使用 Windows 的同学，在开始菜单中找到“Miniconda3 → Anaconda Prompt (miniconda3)”或者“Anaconda3 → Anaconda Prompt”即可打开带有 Conda 的命令行窗口
然后，可以看到命令行输入区的开头有一个 (base) 的标记，这就是 Conda 的默认 Python 环境

咱们重新创建一个新的环境，名字叫 py38Env，版本为 Python 3.8

conda create -n py38Env python=3.8

执行命令后，等待对应的环境文件下载配置完成后，可以看到屏幕上提示启用和取消该环境的命令
咱们执行

conda activate py38Env

即可看到，原来的 (base) 变成了 (py38Env)，此时，在此命令行下，执行 pip 的命令安装第三方库，均是安装在了 py38Env 的环境中

常用命令

conda env list  # 列出所有环境
conda activate {name}   # 启用指定的环境
conda create -n {name} python={version} # 创建指定版本的环境
conda remove -n {name} --all    # 删除指定的环境
conda deactivate        # 退出当前环境

开始使用

环境创建好了，该如何使用呢？
在 VSCode 中，安装好 Python 的支持扩展后，可在 VSCode 的右下角选择解释器，然后点击“输入解释器路径”，之后选择“安装目录 → envs → {环境名} → python.exe”即可

如果使用 PyCharm，操作步骤也是类似，同样选择上述路径或文件夹即可