pip的使用
安装包：
pip install package_name安装指定的包。例如，
pip install numpy会安装numpy包。安装特定版本的包：
pip install package_name==version安装特定版本的包。例如，
pip install numpy==1.21.2。升级包：
pip install --upgrade package_name将已安装的包升级到最新版本。
卸载包：
pip uninstall package_name卸载指定的包。
列出已安装的包：
pip list查看当前环境中所有已安装的包。
查看包的详细信息：
pip show package_name显示包的详细信息，包括版本、依赖项等。
检查过时的包：
pip list --outdated显示所有需要更新的包。
生成依赖文件：
pip freeze > requirements.txt将当前环境中所有已安装的包及其版本导出到
requirements.txt文件中。从依赖文件安装包：
pip install -r requirements.txt从
requirements.txt文件安装所有包和指定的版本。清除缓存：
pip cache purge清除 pip 缓存。
venv的使用
1. 创建虚拟环境
python -m venv env_name
在当前目录下创建一个名为 env_name 的虚拟环境。
2. 激活虚拟环境
Windows:
.\env_name\Scripts\activateLinux/MacOS:
source env_name/bin/activate
3. 停用虚拟环境
deactivate
停用当前激活的虚拟环境，回到全局 Python 环境。
4. 删除虚拟环境
rm -rf env_name
手动删除虚拟环境的目录（例如 env_name），即删除整个虚拟环境。
5. 查看当前环境的 Python 版本
python --version
在激活的虚拟环境中运行此命令，可以确认 Python 版本。
6. 列出虚拟环境中已安装的包
pip list
查看在当前虚拟环境中安装的所有包及其版本。
7. 在虚拟环境中安装包
pip install package_name
在虚拟环境中安装所需的 Python 包，隔离安装不会影响系统全局环境。
8. 导出依赖文件
pip freeze > requirements.txt
将虚拟环境中已安装的所有包及其版本信息导出到 requirements.txt。
9. 从依赖文件安装
pip install -r requirements.txt
在虚拟环境中从 requirements.txt 文件安装所有包和版本。
10. 查看虚拟环境的路径
which python
显示当前使用的 Python 可执行文件的路径，以确保在虚拟环境中。
使用 venv 可以确保项目的依赖独立，避免不同项目的包之间产生冲突，方便管理项目环境。
conda的使用
以下是一些常用的 conda 命令，用于管理 Python 环境和包：
1. 创建新环境
conda create --name env_name
创建一个名为 env_name 的新环境。
指定 Python 版本:
conda create --name env_name python=3.8创建一个 Python 3.8 的环境。
2. 激活环境
conda activate env_name
激活指定的 conda 环境。
3. 停用环境
conda deactivate
停用当前激活的环境。
4. 删除环境
conda remove --name env_name --all
删除指定的 conda 环境。
5. 列出所有环境
conda env list
或
conda info --envs
列出所有已创建的环境。
6. 安装包
conda install package_name
在当前激活的环境中安装指定的包。
在特定环境中安装包:
conda install --name env_name package_name
7. 更新包
conda update package_name
将指定的包更新到最新版本。
更新所有包:
conda update --all
8. 卸载包
conda remove package_name
从当前环境中卸载指定的包。
9. 查看环境中的已安装包
conda list
显示当前环境中所有已安装的包及其版本信息。
10. 导出环境依赖文件
conda env export > environment.yml
将当前环境的所有包和版本导出到 environment.yml 文件中。
11. 从依赖文件创建环境
conda env create -f environment.yml
从 environment.yml 文件创建环境并安装依赖包。
12. 克隆环境
conda create --name new_env_name --clone existing_env_name
将现有环境 existing_env_name 克隆为 new_env_name。
13. 检查过时的包
conda search --outdated
列出所有需要更新的包。
14. 清理未使用的包和缓存
conda clean --all
清理 conda 缓存和未使用的包，以释放空间。
