"""
<axiner>声明：
（错了另刂扌丁我）
（如若有误，请记得指出哟，谢谢了！！！）
"""
其实linux下还是习惯用pyenv( >>>请点击查看安装与操作)来管理python，可惜win不支持（哈哈，结果都统一用了conda.....）。
同时anaconda是科学计算环境利器.....
Conda：是一种通用包管理系统，当然包含管理Python（支持linux, mac, win）
-----
Anaconda：是一个开源的Python发行版本，包含了conda、python等180多个科学包及其依赖项
Miniconda：本质上是一个conda环境的安装程序，只包含Conda及其依赖项（其中包含Python），以便环境纯净。
说明：
软件发行版：是在系统上提前编译好和配置好的软件包集合,安装好后就可以直接使用。
包管理器：是自动化软件安装、更新、卸载的一种工具。
目的：解决多环境及包管理的问题
conda的三种方式获得：
1\\ 安装anaconda
2\\ 安装miniconda
3\\ 命令行`pip install conda`
====================
anaconda/miniconda下载安装
==========
下载
-----
官网下载：
anaconda：https://www.anaconda.com/download
miniconda：https://conda.io/miniconda.html
如果没有墙外，请转到国内源.....（版本可能没有官网更新快）
可到以下链接下载：（也可到其它）
anaconda：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
miniconda：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/?C=M&O=D
也可到以下链接下载：
anaconda: https://repo.continuum.io/archive/index.html
miniconda: https://repo.continuum.io/miniconda/
安装
-----
win下载好后，点击执行.exe文件即可（注意：安装过程中有个`Advanced Options`以下有两个选项，记得都勾选上（第1个添加系统环境变量的一定要勾上，省去手动添加））
linux可使用wget等命令在线下载（也可下载好后上传），然后执行.sh文件即可（过程中可能要操作选项，一般默认即可，其中有个添加环境变量的）
-----anaconda相关介绍-----
anaconda除了Python外一般还有以下几个工具：
Anaconda Navigator：是Anaconda可视化的管理界面。
Anaconda Prompt：是一个Anaconda的终端，可以便捷的操作conda环境。
Jupyter notebook：基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程。
Spyder：是一个使用Python语言的开放源代码跨平台科学运算IDE。Spyder可以跨平台，也可以使用附加组件扩充，自带交互式工具以处理数据。
++++++++++++++++++++++++++++
++++++++++++++++++++++++++++
# 查看安装了哪些包：
conda list
# 查看当前存在哪些虚拟环境:
conda env list 或 conda info -e
====================
install（注意：如果已存在，会替换之前的）
==========
# 查看命令帮助
conda install --help
# 默认安装（在线下载或缓存文件(.../pkgs/)）
conda install python=3.6
# 指定缓存文件(.../pkgs/)安装
conda install --use-local pkg-name
----------
# 卸载包
conda uninstall pkg-name
====================
更新
==========
# 更新包
conda update pkg-name
# 更新conda
conda update conda
# 更新anaconda集合包
conda update anaconda
# 更新python当前最新版本
conda update python
====================
创建虚拟环境
==========
# 查看命令帮助
conda create --help
# 创建，指定名称和python版本
conda create --name venv-name python=3.6
# 创建纯净版python环境
conda create --name venv-name python=3.6 --no-default-packages
# 创建python环境到指定路径
conda create --prefix=D:\python36\venv-name python=3.6
（注：路径D:\python36是先建好的文件夹）
# 克隆环境
conda create --name 新环境名称 --clone 被克隆的环境名称
====================
激活虚拟环境
==========
# 进入python的虚拟环境:
conda activate venv-name
之前：
win: activate venv-name
mac&linux: source activate venv-name
# 退出python的虚拟环境:
conda deactivate
之前：
win: deactivate
mac&linux: source deactivate
# 查看当前python版本
python --version
====================
删除虚拟环境
==========
# 删除一个已有的环境
conda remove --name venv-name --all
# 想要删除指定路径下的虚拟环境，使用如下的命令
conda remove --prefix=D:\python36\venv-name --all
====================
yaml
==========
# 执行如下命令可以将当前环境下的 package 信息存入名为 environment 的 YAML 文件中。
conda env export > environment.yaml
# 同样，当执行他人的代码时，也需要配置相应的环境。这时你可以用对方分享的 YAML 文件来创建一摸一样的运行环境。
conda env create -f environment.yaml
====================
相关...
==========
# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
# 添加或修改env_dirs （虚拟环境目录）和 pkgs_dirs （安装包缓存目录）
配置文件在`$HOME/.condarc`，如果没有修改默认配置，该文件是不存在的（需要新建添加该文件）
linux配置示例如下：（搜索下载环境和缓存目录是按配置从上到下的先后顺序查找）
-----------
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true
pkgs_dirs:
- /home/user_name/condapkgs
- /home/user_name/miniconda3/pkgs
- /home/user_name/.conda/pkgs
envs_dirs:
- /home/user_name/condaenvs
- /home/user_name/miniconda3/envs
- /home/user_name/.conda/envs
-----------
上述则：
安装包缓存目录优先在`/home/user_name/condapkgs`下
虚拟环境目录优先在`/home/user_name/condaenvs`下
![TestLink导出用例转换工具(XML2Excel)[图]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)