Anaconda 实际上是一个软件发行版，它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项。
Jupyter notebook 是一种 Web 文档，能让你将文本、图像和代码全部组合到一个文档中。
保存和加载环境
共享环境这项功能确实很有用，它能让其他人安装你的代码中使用的所有包，并确保这些包的版本正确。你可以使用 conda env export > environment.yaml 将包保存为 YAML。命令的第一部分 conda env export 用于输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本）。
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）。
最佳做法
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。例如，我为我的个人博客（使用 Pelican）创建了一个环境。
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。
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