背景：
想体验人工智能学习，但是本人平时使用的是Python3.7版本，AI要求3.8及以上版本。
同时安装两个版本的Python在使用的时候有点子麻烦，所以打算安装Conda，可以集成各个版本的Python方便切换使用，其他的功能等我摸索完了再更新
1、Conda介绍（来自官网）
Conda 是一个开源包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖项，并在它们之间轻松切换。它适用于 Linux、OS X 和 Windows，是为 Python 程序创建的，但可以打包和分发任何软件。
2、安装Conda
点击安装地址，进入界面安装。
选择适合自己的版本安装，mac的话也可以用下面的Homebrew安装，不过没Homebrew的话还得先安装Homebrew（点击安装），miniConda不需要配置环境变量
3、Conda使用（ps：需要了解docker和linux基础语言）1
查询Conda版本
conda --version
更新Conda版本
conda update conda
查看conda环境详细信息
conda info
查看虚拟环境
conda env list
创建一个虚拟环境
conda create --name my_venv python=3.7
-n或--name定义环境名字，比如我使用的my_venv;还能指定python版本我使用的是3.7
激活虚拟环境
conda activate my_venv
退出当前虚拟环境
conda deactivate
删除虚拟环境
conda remove -n my_venv --all
-n与上述同理（虚拟环境名称）
复制虚拟环境
conda create --name my_venv_new --clone my_venv
备份或分享虚拟环境
给环境快速配置的方法，给环境一个自己的配置文件.yml文件
#先得激活环境
conda activate my_venv
conda env eport > application.yml
对方拿到配置文件后，该文件将存放在工作目录下，然后基于该配置文件可以创建环境
conda env create -f application.yml
安装包
conda install [package]（如：
conda install numpy）
指定包版本
conda install xlwt=1.2.0
单等于！！！
还能使用pip install
pip install xlwt==1.2.0
双等于！！！
还能批量安装文件中的依赖
#批量安装abc.txt中的依赖
conda install --yes --file requirements.txt
批量导出依赖到abc.txt下
conda list -e > abc.txt
删除当前环境中的某个包
conda remove [package]
注：不能使用conda uninstall，只有在pip指令下才有pip unninstall
升级当前环境中的某个包
conda update [package]
升级所有包
conda update --all
搜索包
conda search [package]
删除没有用的安装包
Conda随着使用时间变长，安装的包也变多，会出现些问题，如：
- 包安装后从未使用过，占资源
- 安装包的tar包保留在本地中
- 由于依赖或环境等原因，不同版本重复安装
上述情况会使得Conda显得冗余且浪费储存，所以可以使用下述方法进行清理
conda clean -p
或者
conda clean --packages
删除tar包
conda clean -t
或者
conda clean --tarballs
删除所有的安装包及缓存
conda clean -y --all