Conda简介Conda是一个开源的包管理系统和环境管理系统，可在Windows、macOS和Linux上运行。Conda可快速安装、运行和更新包及其依赖项。Conda可以轻松地在计算机上创建、保存、加载和切换环境。它是为Python程序而创造的，但它可以打包和分发任何语言的软件。简单来说，conda可以让我们一行命令安装更新卸载程序，以及进行环境管理。下图是一个实际的例子。我用conda创建了两个虚拟环境：R4和R41，分别用于运行4.0和4.1的R。而且在各自对应的环境中，安装了相应版本的R包。下图是vscode界面，我可以很方便的在多个版本间切换,同时创建多个R控制台，极大提高了效率。（

由于xx原因，需要用Alphafold2的conda版本的本地版本。所以花了两三天终于把alphafold2的conda本地版本给安装上了，主要是下载数据比较麻烦和费时间，总是有数据下载不全又要重新下载，docker版本的话有些配置实在难搞，折腾了一两个小时之后果断放弃使用conda版本。不过无论是哪个版本，都要先把数据下好，所以可以先把数据启动下载，然后在下载过程之中再去折腾alphfold的软件本体。虽然alphafold官方提供了一个能够全部下载的脚本，但是那个脚本太坑，下载完两个（bfd和params）就会断掉。所以还是要读一下下载脚本的内容，然后学着一个个下载。最麻烦的就是两个数据：

1.miniconda官网：https://conda.io/miniconda.html；#miniconda下载安装2.anaconda官网：https://anaconda.org/；#Wherepackages,notebooks,projectsandenvironmentsareshared.3.condaactivatebase;#激活base环境；4.condadeactivate;#离开base环境；5..activate;#激活conda环境；6.condaenvlist;#查看conda当前存在哪些环境；7.condalist;#查看conda当前环境安装了哪些软件和包；

目录一.Conda简介二.Conda常用指令1.虚拟环境管理2.模块/包管理一.Conda简介Conda是一个开源的包管理系统和环境管理系统，可在Windows、macOS和Linux上运行。Conda可快速安装、运行和更新包及其依赖项，因此可以轻松地在计算机上创建、保存、加载和切换环境。它本是为Python程序而创造的，因为Python的版本比较多，并且它的库也非常广泛，同时库和库之间存在很多依赖关系，所以在库的安装和版本的管理上很麻烦，因此设计Conda作为一个管理版本和Python环境的工具，但它业可以打包和管理任何语言的软件。conda包含在Anaconda里的，因此安装了Anacon

文章目录一、为什么要用conda虚拟环境二、pyinstaller用法2.1安装PyInstaller2.2基本用法打包一个Python脚本2.21打包一个Python项目2.22打包选项2.3打包依赖项2.31导出依赖项列表2.32配置依赖项2.4自定义打包选项2.5打包完成后的文件2.6注意事项三、打包示例一、为什么要用conda虚拟环境第一点是，pyinstaller打包需要指定程序中使用的库的路径，新手在这一点上很容易出现问题，导致打包后的exe程序执行的时候显示缺少模块。这个问题可能并不能通过简单地指定路径来解决。第二点就是使用虚拟环境本身的好处了：可以创建多个不同的Python环境

我在2019年开始使用Pycharm作为python的IDE，最近配置解释器时，法线网上的方法大概过时了，自己尝试了好多次才发现新版本的Pycharm的解释配置方法，故记于此背景描述：我是用conda管理环境的，我已经创建好一个虚拟环境，并安装我所需要的Python包。现在我想在Pycharm项目中配置解释器，使用该虚拟环境我使用的是Pycharm2023.1.4社区版本我之前已经创建了一个Pycharm项目好了下面开始给项目配置解释器：点击左上角File-->点击Setting-->点击PythonInterpreter点击左上角File点击PythonInterpreter点击Addint

conda--help获取命令解释帮助1.管理环境。condainfo-econdainfo--envscondaenvlistconda会显示环境列表@animalia:~$condainfo--envs#condaenvironments:#base*/usr/lib/anaconda3mitosEnv/usr/lib/anaconda3/envs/mitosEnvmitozEnv/usr/lib/anaconda3/envs/mitozEnvmitozEnv1/usr/lib/anaconda3/envs/mitozEnv1@animalia:~$condainfo-e#condaenv

事情源于，我在写脚本的时候，在脚本里面插入了一句condaactivate环境名,然后出现如下的报错提示CommandNotFoundError:Yourshellhasnotbeenproperlyconfiguredtouse'condaactivate'.Toinitializeyourshell,run$condainitCurrentlysupportedshellsare:-bash-fish-tcsh-xonsh-zsh-powershellSee'condainit--help'formoreinformationandoptions.IMPORTANT:Youmayneedt

 一个不知名大学生，江湖人称菜狗originalauthor:JackyLiEmail:3435673055@qq.com Timeofcompletion：2023.3.24Lastedited:2023.3。24导读 帮助在人工智能学习中对环境配置pycocotools配置的困难问题，还有许多微软VS上的相关拓展库的下载都可以用此方法！目录一：相关爆红内容二：解决方案汇总①网上最常用的解决方案②网上其次的解决方案③帮助博主解决问题的好方法1）我们可以在VisualStudioSubscriptions的官网上进行插件补充再进行，确实有效解决问题。2）在其中标题栏选择下载一栏，并在下载的搜索

环境管理别用conda了，可以用mamba。在google搜索mamba或者miniforge，去github下载release安装。它是conda的平替，但是速度快了好多，输出信息也更丰富。mamba和pipinstall可以只用mamba安装包，也可以用mamba切换环境，用pip安装包。pip的成功率高很多，速度也很快，建议还是用pip算了......当你使用他俩的区别这个回答写的很好作者：月踏链接：https://www.zhihu.com/question/395145313/answer/2449421755来源：知乎condainstallxxx：这种方式安装的库都会放在mamb