conda create --name snapshot --clone myenv
这个方法不推荐，因为只会导出你使用pip安装的依赖包，不会导出虚拟环境所依赖的包，并不适用于虚拟环境的迁移的应用场景。
事实上，此方法比较适用于，已经明确知道依赖哪些包，我们只需要package信息的情况，如写项目文档，告诉别人运行我这个系统必须安装哪些依赖包。而忽略虚拟环境本身的依赖环境。
pip freeze > requirements.txt # 生成requirements.txt
pip install -r requirements.txt # 从requirements.txt安装依赖
跨平台和操作系统共享项目环境也可以使用 -export 选项生成 environment.yml 文件来完成。规范列表和 environment.yml 文件之间的区别在于 environment.yml 文件不是特定于操作系统的，而是使用 YAML 格式化的。只列出包名，conda根据包名搭建环境。另一个区别是 -export 还包括使用 pip 安装的包，而 spec 列表不包括。要导出 environment.yml 文件：
conda env export environment.yml
conda env create -f environment.yml
Conda-pack 是一个命令行工具，用于打包 conda 环境，其中包括环境中安装的包的所有二进制文件。此法支持断网环境下使用。Environment.yml 是从python依赖包各自的存储库中下载包来创建环境，缺点当然是网速慢、容易下载失败等等。此法就没有这个问题。
请记住，conda-pack 是特定于平台和操作系统的，目标计算机必须具有与源计算机相同的平台和操作系统。
要安装 conda-pack，请确保您处于 root 或 base 环境中，以便它在子环境中可用。 Conda-pack 可在 conda-forge 或 PyPI 获得。
conda-forge:
conda install -c conda-forge conda-pack
PyPI:
pip install conda-pack
# Pack environment my_env into my_env.tar.gz
$ conda pack -n my_env
# Pack environment my_env into out_name.tar.gz
$ conda pack -n my_env -o out_name.tar.gz
# Pack environment located at an explicit path into my_env.tar.gz
$ conda pack -p /explicit/path/to/my_env
# Unpack environment into directory `my_env`
$ mkdir -p my_env
$ tar -xzf my_env.tar.gz -C my_env
# Use Python without activating or fixing the prefixes. Most Python
# libraries will work fine, but things that require prefix cleanups
# will fail.
$ ./my_env/bin/python
# Activate the environment. This adds `my_env/bin` to your path
$ source my_env/bin/activate
# Run Python from in the environment
(my_env) $ python
# Cleanup prefixes from in the active environment.
# Note that this command can also be run without activating the environment
# as long as some version of Python is already installed on the machine.
(my_env) $ conda-unpack
在断网环境下，我们也可以直接从源电脑（以下统称为src电脑）上直接将虚拟环境整个复制到目标电脑（以下统称为target电脑）上。前提是target计算机必须具有与src计算机相同的平台和操作系统。
我们可以通过以下命令来查看src电脑上虚拟环境文件夹的存放路径：
conda env list
已上图为例，E:\ProgramData\Anaconda\envs\new_name 就是虚拟环境new_name的存储路径。我们将它直接复制到target电脑上即可。
conda config --add envs_dirs %复制到target电脑上的envs路径%
注意： 这里的路径是目标虚拟环境文件夹的上级目录！
举个例子：
我将上图中的new_name复制到了target电脑上，并重命名为：env_pybd。路径为G:\anoconda_envs\env_pybd
那么我应该用conda执行命令：
conda config --add envs_dirs G:\anoconda_envs\
运行成功后，会往 C:\user%当前用户名%\.condarc 里面添加一条envs_dirs记录，如下图所示：
再运行
conda env list
就可以看到，我们已经复制成功了：
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