参考:
- Anaconda 官网教程
https://freelearning.anaconda.cloud/get-started-with-anaconda/18202 - conda配置虚拟环境/conda环境迁移/python环境迁移
https://blog.csdn.net/qq_43369406/article/details/127140839
环境：
- macOS 15.2
- Anaconda Navigator 2.4.2
x.1 conda和docker区别
Conda: 一个包管理和环境管理工具，主要用于 Python 和 R 的科学计算与数据科学工作流。主要用于创建隔离的Python或R环境，解决依赖关系，防止依赖冲突。
Docker: 一个基于容器技术的虚拟化平台，用于创建、部署和运行隔离的操作系统级环境。很方便的整个操作系统的环境迁移。
x.2 Conda的workflow
Conda的workflow如下，永远都是:
创建虚拟环境
激活虚拟环境
安装库
使用JupyterLab进行测试
退出虚拟环境
删除虚拟环境
x.2.1 创建虚拟环境
在这一步开始前，我们首先需要查看我们的Conda是否安装成功，
conda --version # 查看conda版本
conda env list # 查看虚拟环境有哪些
需要注意的是NEVER USE IN BASE.
接下来创建新的虚拟环境：# 使用–name指定env的名字，其中env是环境，cp39是cpython=3.9，example是project name；python=3.9是指定python版本。
conda create --name env_cp39_example python=3.9
x.2.2 激活环境，安装库并测试
我们使用activate来激活conda中的env，
conda activate env_cp39_example
通过激活新的env我们能看见前面小括号内的名称变了，从(base)变成了(env_cp39_example)；接下俩你安装的所有库都是在这个环境中。
使用install来安装新的环境：-c是指定从哪个channel进行安装，conda-forge是社区驱动的conda包仓库；jupyterlab是安装的具体软件包名称，用于可视化编程；
conda install -c conda-forge jupyterlab
可以使用list来看该环境中一共安转了哪些包，其中显示的channel是指你从那个渠道下载下来的，常见的用pip安装的channel是pypi，conda安装的有诸如conda-forge等；下图中左为base，右边是创建的venv；
conda list
我们在安装完jupyterlab后推荐使用jupyterlab来进行简单的测试和数据分析，在terminal中输入如下命令使用jupyter来分析，
jupyter-lab
退出jupyter-lab只需要在terminal中control+c便可，
x.2.3 退出环境与删除虚拟环境
退出环境使用deactivate
conda deactivate
删除虚拟环境用remove
# 删除虚拟环境
# conda env remove --name [your env name]
conda env remove --name env_cp39_example
x.3 conda环境迁移
x.3.1 云环境备份
只有支持使用桌面版的"Anaconda Navigator"才可以使用云环境备份来迁移；
conda和其他很多软件一样支持云存储，我们使用anaconda navigator进行备份，登录账号后选择back up便可以将环境备份上云；当我们使用别的操作系统（windows，linux桌面，mac）的时候直接安装navigator将conda的环境迁移便可。
需要注意的是windows的env直接移动到mac是不可行的，因为操作系统不一样。
x.3.2 Linux用命令行进行环境迁移
参考 “conda配置虚拟环境/conda环境迁移/python环境迁移” https://blog.csdn.net/qq_43369406/article/details/127140839
