这几天发一篇原创文章一直发不出去，觉得微信公众号保护原创的机制很有问题，即使自己写的但是跟另外一篇比较像就发不出去，只能跳转原文，所以强烈建议微信要改一改这个机制。所以本文章部分内容只能以图片的形式发表出来，请各位见谅！
四、管理环境
如前所述，你可以使用 conda 创建环境以隔离项目。要创建环境，请在终端中使用 conda create -n env_name list of packages。在这里，-n env_name 设置环境的名称（-n是指名称），而 list of packages 是要安装在环境中的包的列表。例如，要创建名为 my_env 的环境并在其中安装 numpy，请键入 conda create -n my_env numpy。
上图中，你可以看到环境的名称和所有依赖项及其版本。导出命令的第二部分>environment.yaml 将导出的文本写入YAML 文件 environment.yaml 中。现在可以共享此文件，而且其他人能够用于创建和你项目相同的环境。
要通过环境文件创建环境，请使用 conda env create -f environment.yaml。这会创建一个新环境，而且它具有同样的在 environment.yaml 中列出的库。
列出环境
如果忘记了环境的名称（我有时会这样），可以使用 conda env list 列出你创建的所有环境。你会看到环境的列表，而且你当前所在环境的旁边会有一个星号。默认的环境（即当你不在选定环境中时使用的环境）名为 root。
删除环境
如果你不再使用某些环境，可以使用 conda env remove -n env_name 删除指定的环境（在这里名为 env_name）。
使用环境
对我有很大帮助的一点是，我的 Python 2 和 Python 3 具有独立的环境。我使用了 conda create -n py2 python=2 和 conda create -n py3 python=3 创建两个独立的环境，即 py2 和 py3。现在，我的每个 Python 版本都有一个通用环境。在所有这些环境中，我都安装了大多数常用的标准数据科学包（numpy、scipy、pandas 等）。
我还发现，为我从事的每个项目创建环境很有用。这对于与数据不相关的项目（例如使用 Flask 开发的 Web 应用）也很有用。
共享环境
在 GitHub 上共享代码时，最好同样创建环境文件并将其包括在代码库中。这能让其他人更轻松地安装你的代码的所有依赖项。对于不使用 conda 的用户，我通常还会使用 pip freeze（在此处了解详情）将一个 pip requirements.txt 文件导出并包括在其中。
