Python 虚拟环境安装使用（Anaconda 实操完整版）
1. 安装
安装 anaconda（包含 python 和 pip 等，支持创建及管理多个 python 虚拟环境）
注：miniconda 可能也可以，但是没用过，优先 anaconda
1.1 linux
1.1.1 ubuntu
Mac、Windows 及其他 Linux 系统类似
注：一般不使用 root 用户，使用其他非 root 用户（方便使用 homebrew 等）
Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64(example)
# 下载安装包
# 最新版官网: https://www.anaconda.com/download/success
# 清华源下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A
# 如果官方下载速度不给力，可以试试从清华源下载，不一定能下（另外记得做好安装包的管理/归档，或者安装完成之后及时删除）
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
# 安装
bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
# 注: 最后有一个是否 conda init，优先输入`yes`，这样后面 conda 的使用更方便（开始安装后不要回车，不然就默认`no`了）
# 更新系统环境变量
# ~/.bashrc 在不同系统下，可能在 ~/.zshrc、~/.profile、~/.bash_profile、~/.bash_login、~/.profile 等文件中
source ~/.bashrc
# 确认是否安装成功（可跳过）
# 打印"conda xx.x.x"就成功了（或者看前面是否出现了"(base)"，没有的话重启/新开终端）
conda -V
# 手动 conda init（可跳过）
# 如果安装的时候没有 conda init，可以手动 conda init
# conda init 前先执行如下命令，不然会提示 conda 找不到，如果不是 bash 换成其他的
eval "$(/home/ubuntu/anaconda3/bin/conda shell.bash hook)"
# 若执行成功，去~/.bashrc能看到类似" >>> conda initialize >>>"的文字
conda init
# 不一定是 bashrc（灵活）
source ~/.bashrc
2. 使用
配置 conda 和 pip 的国内镜像源后，通过 conda 来管理 python 虚拟环境，通过 pip 来安装第三方 python 库（也可以通过 conda 来安装）
注：python 虚拟环境的管理也可以通过 virtualenvwrapper 等其他工具
2.1 set mirror
2.1.1 conda
set
# Windows下执行（其他系统跳过）
conda config --set show_channel_urls yes
# 新建/更新conda配置文件
vim ~/.condarc
# 内容如下
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
2.1.2 pip
list
# pip源列表，此处只是记录人工整理镜像源，不涉及任何操作（下面配置镜像源的时候，从这里手动拷贝一个/多个过去）
官方：https://pypi.org/simple
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
百度：https://mirror.baidu.com/pypi/simple/
阿里：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
豆瓣：https://pypi.douban.com/simple/
中科大：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
...
set
# 临时使用（可跳过）
# schema（可跳过）
pip install [package] -i [url]
# example（可跳过）
pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 长期设置（推荐）
# schema（过）
pip config set global.index-url [url]
# example
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
注：也可以通过 pip config set global.extra-index-url "<url1> <url2> ..." 配置多个镜像源
2.2 create env
# 创建虚拟环境
# schema（过）
conda create -n env_name python=xxx
# example
conda create -n test python=3.10
2.3 activate env
# 激活虚拟环境
# schema（过）
conda activate env_name
# example
conda activate test
2.4 install package
执行完这一步，基本python环境已经搭建好了
# 通过pip安装第三方python库
# 直接安装指定包（一个/多个）
# schema（过）
pip install xxx1 xxx2
# example
pip install numpy pandas
# 通过requirements.txt安装多个包
pip install -r requirements.txt
2.5 remove package
这里开始，按需使用
# 删除某个第三方python库（应该同理可以批量删除）
# schema（过）
pip uninstall xxx
# example
pip uninstall numpy
2.6 freeze package
# 生成当前python环境的requirements.txt（一般手动维护requirements.txt）
pip freeze > requirements.txt
2.7 list env
# 查看当前所有虚拟环境
conda env list
2.8 remove env
# 删除错误/弃用的虚拟环境
# schema（过）
conda remove -n env_name --all
# example
conda remove -n test --all
2.9 deactivate env
# 退出虚拟环境（回到base环境）
conda deactivate
# 注：root用户在切换到其他用户前，先退出虚拟环境，不然可能会影响其他用户的conda环境的激活
3. 资源
3.1 anaconda
download
https://www.anaconda.com/download/success
docs
3.2 miniconda
官网
https://docs.anaconda.com/miniconda/
3.3 pypi
官网
3.4 mirrors
3.4.1 tsinghua
3.4.1.1 anaconda
download
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A
官网
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/