文章目录
- 一、创建环境
- 1.1 在任意磁盘中创建环境
- 1.2 添加环境路径`envs_dirs`
- 二、安装和使用Python环境
- 三、删除已有的Python环境
前言
笔者使用Python的目的主要是为了学习神经网络等深度学习算法。但是在学习之初配置环境的时候发现之前的环境配置一团乱麻，不仅没有将包与包之间分隔开，也没有将环境分隔开。配置新环境的之后了解到了Anaconda环境包管理工具，相见恨晚。在这里将一些使用心得和过程记录一下，以防时间使我学了等于白学。Anaconda的安装方法网上有很多文章，在这里不作赘述。
- 参考文章
- 如何将C盘的anaconda转移到D盘的anaconda
- 安装Anaconda（miniconda）后如何在powershell使用conda activate命令（Windows）
- anaconda版本：conda 24.1.2
一、创建环境
1.1 在任意磁盘中创建环境
如果需要在指定磁盘中创建环境，需要使用cd指令将命令行跳转到对应盘中去。例如，如果要在D盘中创建一个环境：
以下命令在Anaconda Prompt中使用，当然也可以在Windows PowerShell中使用，只不过需要在环境变量PATH中添加Anaconda安装路径下的Scripts文件夹才能使得conda命令可以在PowerShell或者Cmd窗口中使用。
PS C:\Users\DELL> cd d:
PS D:\> conda create -n new_python_env_name python=3.12
或者直接指定新环境的安装路径（可以在所有路径处使用）：
conda create --prefix=D:/PythonEnvs/pytorch python=3.12
在上面的指令中，没有使用-n或者--name显式地指出环境的名字，但是环境的名字就是路径最后一个文件夹的名字pytorch。
1.2 添加环境路径envs_dirs
PythonEnvs是存放创建出的环境的文件夹，这个文件夹的地址需要添加到环境地址变量envs_dirs中，如果不添加或添加错误，会导致虚拟环境的名称无法识别的问题（在这里将添加的路径错误地指定为了D:/PythonEnvs/pytorch，名称一样会读取失败）：
正确的添加方式（建议路径变量使用左斜线/作为分隔符，具体原因下文会说明）：
conda config --append envs_dirs D:/PythonEnvs
通过下面的命令查看添加到环境地址变量中的路径：
conda config --show envs_dirs
通过下面的命令删除错误添加的路径：
conda config --remove envs_dirs D:/PythonEnvs/pytorch
注意，根据笔者测试，删除时填入的路径不仅应该和添加时填入的路径相同，这里写的路径的格式也要相同。如果添加时写的路径使用了右斜线
\，那么使用删除命令时就要使用右斜线作为分隔符；如果添加时使用左斜线/，那么删除时的路径就要使用左斜线作文分隔符。否则就有可能会遇到如下图所示的情况：路径明明存在，删除时却提示CondaKeyError说路径不存在。
使用正确的分隔符，正常删除了：
非常反人类设计，使我大脑旋转一小时。（也可能是Windows系统的某种关于路径变量定义的特性）
添加了正确的路径，可以看到conda正确读取了环境文件夹的名称作为环境名。
二、安装和使用Python环境
使用下面的命令激活和退出Python环境：
conda activate pytorch
conda deactivate
在安装时，我曾小心翼翼地将Anaconda、CUDA等环境和软件安装在D盘，以防止我可怜的C盘容量雪上加霜，但是没想到Anaconda会自动将工具包的缓存存在C盘中。将安装包缓存路径转移到D盘的操作比较麻烦，同时风险也比较大。具体可以参考这一篇知乎文章：如何将C盘的anaconda转移到D盘的anaconda。
完成以上转移操作后，就可以放心在Python环境中安装需要的工具包了。创建环境以及安装包都是在D盘，C盘的空间就不用担心炸了。可以使用以下命令安装需要的常用工具包，但是专用的工具包还是建议根据官网中的手册操作进行安装（例如Pytorch）。
pip install numpy
conda install matplotlib
前文提到，在添加环境变量PATH后可以在Windows powershell中使用conda操作，但是初次安装依然需要一些设置来实现如下图所示的效果。实现下面的效果并不是多此一举，完成后可以方便地在VSCode的终端中使用conda相关命令和安装需要的工具包。具体操作可以参考这一篇文章：安装Anaconda（miniconda）后如何在powershell使用conda activate命令（Windows）。
使用下面的命令查看conda安装的Python库版本信息：
conda list
三、删除已有的Python环境
使用anaconda进行Python环境管理的一大好处是使用环境后，如果不再需要环境或环境配置错误，可以优雅地删除掉整个环境，或者重新配置。使用下面的命令删除环境：
conda remove -n py310 --all
如果要删除的环境没有名字（名称识别错误）或者删除失败，可以尝试下面的命令（第二个命令没有尝试过，但是在学习过程中了解到了，记录在此以备不时之需）：
conda -p remove D:/PythonEnvs/pytorch
conda env remove -n py310
持续更新完善中……
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