MiniConda快速入门
0. 注意！
注意代理问题，例如PowerShell：
$Env:http_proxy="http://127.0.0.1:7890";$Env:https_proxy="http://127.0.0.1:7890"为什么选择MiniConda而不是Anaconda？
MiniConda是Anaconda的轻量级版本，只包含conda包管理器和Python解释器，
Anaconda包含更多的科学计算和数据分析库。
我知道很多人想问conda这玩意到底是干什么的？作用就是 环境隔离 (Environment Management)当你开发多个 Python 项目时，不同的项目可能需要不同版本的 Python 解释器或者不同的软件包版本。MiniConda 和 Anaconda 允许你创建独立的 “虚拟环境”，每个环境都有自己独立的 Python 解释器和软件包，避免不同项目之间的依赖冲突。你可以为每个项目创建一个单独的环境，确保项目的稳定性和可移植性。然后是 软件包管理 (Package Management): 它们都自带一个强大的软件包管理器 conda (或 mamba，它是 conda 的一个更快替代品，Anaconda 也支持)。conda 能够方便地安装、卸载、更新各种 Python 软件包（例如 NumPy, Pandas, Scikit-learn 等），以及非 Python 的依赖库。 conda 还能处理软件包之间的依赖关系，确保安装的软件包能够正常运行。
简单来说就是，用来管理Python环境和包的工具。你也不希望自己电脑里面几十个不同版本的OpenCV冲突吧。
这个时候又有人问了，为什么不用docker或者虚拟机，因为docker复杂和资源占用多，当然如果你要跨平台就只能选择docker了。
1. MiniConda 快速入门
安装 MiniConda
首先，需要从 Miniconda 官方网站 下载并安装 Miniconda。 （注意看别找错了，虽然下载成Anaconda也不是不行。）
配置镜像源
为了加快下载速度，建议配置国内镜像源，清华源好用的。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/创建虚拟环境
创建一个新的 Python 环境，可以指定 Python 版本：
conda create -n myenv python=3.9激活环境
切换到刚创建的环境：
conda activate myenv安装包
在当前环境中安装需要的包：
conda install numpy pandas matplotlib查看已安装的包
列出当前环境中所有已安装的包：
conda list查看所有环境
显示系统中所有的 conda 环境：
conda env list导出环境配置
将当前环境的配置导出到文件：
conda env export > environment.yml从配置文件创建环境
使用配置文件创建新环境：
conda env create -f environment.yml删除环境
删除不再需要的环境：
conda env remove -n myenv2. 环境管理最佳实践
创建项目专属环境
为每个项目创建独立的环境，避免包冲突：
conda create -n projectname python=3.9 numpy pandas环境清理
定期清理不需要的缓存文件：
conda clean --all更新 conda
保持 conda 本身为最新版本：
conda update conda3. 常用命令速查
基础命令（Mini）
日常使用最常用的命令：
conda create -n myenv python=3.9 # 创建环境
conda activate myenv # 激活环境
conda install package_name # 安装包
conda list # 查看已安装包
conda env list # 查看所有环境完整命令（More）
更多高级命令：
# 环境管理
conda create -n myenv python=3.9 # 创建环境
conda activate myenv # 激活环境
conda deactivate # 退出环境
conda env list # 列出环境
conda env remove -n myenv # 删除环境
# 包管理
conda install package_name # 安装包
conda update package_name # 更新包
conda remove package_name # 删除包
conda list # 列出已安装包
conda search package_name # 搜索包
# 系统维护
conda update conda # 更新conda
conda clean --all # 清理缓存先写这么多，这个肯定有一期视频。