使用conda快速初始化项目python

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环境准备

如果你想使用conda来管理你的Python环境和依赖，你需要在你的机器上安装Anaconda或Miniconda。Anaconda包含了conda，Python和150+科学包及其依赖。而Miniconda只包含了conda和Python。

当你安装好后Anaconda或Miniconda后，你就可以愉快的使用conda管理项目了

新建项目

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mkdir test-python-project
cd test-python-project

创建虚拟环境

为什么需要创建虚拟环境？
Python创建虚拟环境的目的是为了在同一台计算机上同时管理和运行多个独立的Python项目。虚拟环境提供了一个隔离的运行环境，使得每个项目可以拥有自己独立的Python解释器和依赖库，而不会相互干扰。

以下是创建虚拟环境的几个主要目的：

  1. 隔离项目：每个项目都可以在自己的虚拟环境中运行，避免不同项目之间的依赖冲突。这样可以确保每个项目都能够独立地使用所需的特定Python版本和依赖库。
  2. 管理依赖：虚拟环境允许您为每个项目单独安装和管理所需的依赖库。这样可以确保每个项目都使用其特定版本的依赖库，而不会受其他项目的影响。
  3. 简化部署：使用虚拟环境可以更轻松地将项目部署到其他计算机或服务器上。您可以将虚拟环境与项目一起打包，并确保在不同环境中具有一致的运行结果。
  4. 提高可移植性：虚拟环境使得项目在不同操作系统和计算机上的移植更加容易。您可以在不同平台上创建相同的虚拟环境，并确保项目在各个环境中都能够正常运行。

总之，创建虚拟环境可以提供一个独立、隔离和可管理的Python运行环境，使得多个项目能够在同一台计算机上同时运行，而不会相互干扰。这为项目开发、依赖管理和部署提供了更大的灵活性和可靠性

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# 选择你需要的python版本来创建虚拟环境
conda create --name myenv python=3.10
# 导出虚拟环境配置：保证其他合作成员环境一致
conda env export --name dev > environment.yml
# 其他成员创建虚拟环境，使用以下命令
conda env create --file environment.yml
# 激活虚拟环境
conda activate myenv

安装依赖

你应该将这些依赖写入一个requirements.txt文件中，这样其他人在运行你的项目时可以方便地安装这些依赖。

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# 自动将所有依赖导入到requirements中，并生成一个requirements.txt文件
conda list --export > requirements.txt
# 导出当前环境中的所有依赖包，并且不包含构建信息，以避免导出不必要的包
conda env export --no-builds > requirements.txt

# 安装依赖
conda install --file requirements.txt

那么现在就可以愉快的编写代码了~