🍃pip

在说这个之前呢，先要提起一个概念即python的包(package)，可以将其理解为扩展。对C++有一些了解的话，可以将其理解为一个类，封装了很多函数并且可以实现各种功能。

pip 就是python的包管理工具箱。可以通过pip 安装各种功能的包，更新，卸载这些包，可以从下载源安装指定版本等。

🍃conda

conda是一个配置隔离python环境的工具。因为有些时候我们需要不同版本的pip模块，比如需要跑两个从gihub上下来的代码，他们的tensorflow版本一个要求1.0一个要求2.0.而conda既可以实现pip模块不同版本共存，也可以实现python不同版本共存。

conda只是一个工具，它有两种发行版，分别是Anaconda和Miniconda。

这两者的区别在于，Anaconda中自带的包比较多，miniconda中没有包，需要自己手动添加。他们都是通过conda开头的命令进行使用的。
conda的用处形象来说就是加强版的pip，conda命令可以创建任意版本的python环境，并修改环境中的包。

下面我们来看一下 Anaconda。
Anaconda就像是一个容器，它可以把python所有的相关的软件都放进去。
打开Anaconda的界面，就可以看到装的或者未装的和python相关的所有软件。


然后接下来我们来看Anaconda的强大之处——Environments。每个软件都可以有自己的环境，所以在Anaconda中有虚拟环境的一个概念。base是它自带的一个环境。剩下的环境是自己创建的虚拟环境，或用于一个软件，或用于一个项目。在不同的虚拟环境中，我们可以定制我们的软件包。

🍃Pycharm

Python是一种解释性语言，实现其语言需要相对应的解释器。通俗来说，Pycharm是一个集 编辑代码+运行代码+调试+团队协作+...等功能的软件。

🍃jupyter notebook

jupyter notebook实际上是python的一包，它拥有图形化界面，实现的功能和Pycharm类似，却又有所不同。它十分强大，使用的场景很多。

🍃Conda基本教程

☘️进入base环境

这个直接在我们电脑上的所有项目中找到 Anaconda，然后点击Anconda Prompt即可进入base环境。
或者在终端中进入：

☘️创建一个新的环境

conda create -name python36 python=3.6
即conda create -name + 环境名字 +python版本
表示为创建一个名字为（）的一个环境，环境里面python的版本是3.6。
除此之外，我们可以在创建一个新的环境时，不仅指出需要的python版本，还可以直接在这个环境中下载好所需要的包。
例如：conda create --name test1 python3.6 numpy pandas 但是一般我们都是只指定python的版本，具体的包会在虚拟环境中再具体下载。

☘️激活环境

conda activate +环境名

☘️退出环境

conda deactivate +环境名

☘️查看电脑上都安装了哪些环境

输入命令：conda env list 即可

☘️删除已创建的项目环境

conda remove --name 环境的名字 --all
这条命令的意思即是我们要将 这个环境下面所有的 东西都全部删除。

然后接下来我们查看我们的所有虚拟环境，发现test1已经被删除了。

☘️安装新的工具包

首先，我们可以进入一个环境，然后用conda list来进行查看，我们安装了哪些软件包。


(这个环境是我之前配的，好多包！)
然后在这个环境下，安装新的软件包使用命令：conda install 具体的软件包名字