• 📕 conda 和 pip 导出当前环境库版本
• • conda导出已有环境，命令如下：
  • conda导入库版本进行安装
  • pip导出安装的库到 requirements.txt
  • pip 导入 requirements.txt 中列出的库安装到新环境
• 📙 pip和conda安装指定版本的库
• 📗 anaconda 和 pip 加速安装各种库
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环境会被保存在 environment.yaml 文件中。 当我们想再次创建该环境，或根据别人提供的 .yaml 文件复现环境时，命令如下：

conda env create -f environment.yaml
conda install --yes --file requirements.txt
 
如果原环境中既有conda安装的库，也有pip安装的库
 
 
那么移植过来的环境只是安装了你原来环境里用conda install等命令直接安装的包，你用pip之类装的东西没有移植过来，需要你重新安装
 
pip导出安装的库到 requirements.txt
 
pip freeze > requirements.txt
pip 导入 requirements.txt 中列出的库安装到新环境
 
pip install -r requirements.txt
pip3 install -U pip && pip3 install -r requirements.txt 
📙 pip和conda安装指定版本的库
 
 
在使用conda搭建环境时，首先会使用conda来安装相应的库，conda找不到可以安装的源，再切换为pip安装
 
 
声明：conda 安装时 中间是 一个 = 、pip 安装时 中间是 两个 =
 
conda info 查看库所需的相关依赖
 
conda info tensorflow-gpu=1.2.1
conda install 安装指定版本的库
 
conda install pandas=0.21.1
pip3 install 安装指定版本的库
 
pip3 install sidekit==1.2.3
pip3 install更新库
 
pip install setuptools --upgrade 
📗 anaconda 和 pip 加速安装各种库
 
 
💛 anaconda conda 切换为国内源 | windows 和 Linux配置方法
💛 linux和window 设置 pip 镜像源 | 最实用的环境下载加速设置
 
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                    conda导出已有环境：conda env export > environment.yaml环境会被保存在 environment.yaml文件中。 当我们想再次创建该环境，或根据别人提供的**.yaml**文件复现环境时，可以：conda env create -f environment.yaml就可以复现安装环境。移植过来的环境只是安装了你原来环境里用conda i...
				
工作环境：win10专业版1803_x64 +Anaconda3-4.3.0-Windows-x86_64
anaconda是一个科学计算的python发行版，提供了包管理与环境管理
优点 ：管理工具包 开发环境 python版本 ，不仅可以方便的安装更新 卸载包 自动安装依赖包
比如安装requests 会主动下载re包
镜像：国外下载很慢 国内镜像 中科大 清华
清华大学提供了...
				
conda导出已有环境：
conda env export > environment.yaml
环境会被保存在 environment.yaml文件中。当我们想再次创建该环境，或根据别人提供的.yaml文件复现环境时，可以：
conda env create -f environment.yaml
就可以复现安装环境。移植过来的环境只是安装了你原来环境里用conda install等命令直接安装的包，你用pip之类装的东西没有移植过来，需要你重新安装。
pip导出安装的库到requirements.
当前环境信息会被保存在 environment.yaml文件中。
该文件可以使用notepad查看
可以修改其中的信息，这个文件保存了虚拟环境的名字和所有的pip包。
修改环境名字可以创建指定名字的环境
当我们想再次创建该环境，或根据别人提供的.yaml文件复现环境时，可以：
conda env create -f environment.yaml
				
由于最近conda的清华源被“墙”，conda install在我大天朝“暂时”基本处于用不了的状态，推荐用下面的“pip环境的转移和复制”方法。
pip环境的转移和复制
python项目中一般都包含一个 requirements.txt 文件，用于记录所有依赖包及其精确的版本号。以便新环境的部署。
下面为在linux环境下“pip自动生成和安装requirements.txt”的步骤。
激活相...
				
1、将当前虚拟环境依赖包和版本号生成只文件夹requirement中
pip freeze > requirement.txt
2、将requirement复制到新的环境下的文件夹中
3、执行pip install -r requirement.txt
				
1. 更换PyPI镜像
国内pip拉一些包速度很慢，几kb，几十kb很常见，小的包还好说，向pytorch，MKL这种就很难受，这时候可以通过配置一些国内镜像提速，但是镜像有些包是没有的，没有的话可以跟换镜像或者切换回默认。
更换为清华源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip config unset global.index-url
2 conda 通过yml文件迁入迁出