卸載 Anaconda 轉用 Miniconda
2020/5/3 更新：我在原文中試圖保留原 env 中已安裝的 package，但這樣復制的做法可能帶來一些問題，例如 conda 的路徑配置問題，我會在下面補充解決方案，但不保障不會出現另外的問題；所以更好的解決方案是完全卸載 Anaconda，重新安裝 Miniconda，再重新配置 envs。
Miniconda
如題，為了省心從 Win 到 MasOS 開始都是用的 Anaconda，然而事實上自己用到的僅僅是 conda；由於入的是乞丐版 MBP，AppCleaner 上看到居然占了 8G 多（兩個環境 3G 不到），於是萌生了轉用 Miniconda 的念頭。
搜索發現居然沒有教程，對於 conda 又沒什么了解，只好自己開始嘗試，總結如下。
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在卸載 Anaconda 之前，先備份 envs 文件下，大概是在
~/anaconda3/envs下 -
卸載 Anaconda，推薦 AppCleaner 或者 TencentLemon，當然也可以 Google 手動卸載
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下載 Minicodna，地址在這里
Note：自己第一次的嘗試用的是 pkg 版本，可視化安裝，但是出了個小 bug（可能是配置的原因？除了
~/miniconda3/之外多了一個~/opt/miniconda3/文件夾不知道為什么）。Anyway 第二次還是用了 sh，這樣安裝的過程和 Anaconda 的 sh 版本是一樣的。 -
安裝 Miniconda，需要注意 Anaconda （好像）會自動修改
~/.bash_profile，安裝 Miniconda 之后需要手動將對應的目錄添加到 PATH，即添加export PATH="/Users/user_name/miniconda3/bin:$PATH"語句，source ~/.bashrc之后生效。可以通過which conda等方式驗證 -
接下來就是要把環境放回到 Miniconda 中，直接把之前備份的環境文件下拖到
~/miniconda3/envs下即可，自動識別無需配置Note：這種復制的方案可能造成一些路徑配置的問題，其實是因為 env 中的
/bin下未進行更新。例如，使用 pip 會出現警告zsh: /Users/frankshi/miniconda3/envs/py3/bin/pip: bad interpreter: /Users/frankshi/anaconda3/envs/py3/bin/python: no such file or directory這是只需要修改配置
vim ~/miniconda3/envs/py3/bin/pip將第一行解釋器從原來的
#!/Users/frankshi/anaconda3/envs/py3/bin/python修改為#!/Users/frankshi/miniconda3/envs/py3/bin/python即可。
轉到 Miniconda 之后，~/miniconda3 文件夾除 envs 外約為 300M，遠比 Anaconda 小。
既然說了安裝，那么再說說怎么卸載 Miniconda 吧，僅需要：1. remove
~/miniconda3整個文件夾；2. 刪除之前在~/.bash_profile中所添加的修改 PATH 的那一行。
Reference：
- conda doc 記得一定要看官方文檔，圖方便用了中文搜索，教程太粗糙了，后面的兩個是我之前用到的，其實看了 doc 之后完全沒必要
- Miniconda快速入門
- conda 常見操作 【Anaconda】conda環境管理和包管理
記得配置源
還記得剛開始學 Python 時候被 pip/conda 折騰得可以，因此還是贅述一下。
配置 conda 的話可以在 Terminal 輸入下面兩條命令添加源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
當然也可以直接修改 ~/.condarc 文件
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true
conda doc: Using the .condarc conda configuration file
（個人經驗用 pip 來下載包比較快）配置 pip 需要新建 ~/.pip/pip.conf ，例如豆瓣源：
[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
[install]
trusted-host=pypi.douban.com
其他的國內源包括
阿里雲 ：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中國科學技術大學：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
清華大學：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple
PyCharm 配置 Interpreter
然后是 PyCharm 的配置（雖然現在不常用了，簡單的作業直接用 Jupyter），還記得 AI 作業的時候給 PyCharm 搞得頭大。為項目配置 Interpreter，可在 Preference > Project > Project Interpreter 下拉選擇，在該界面 + 添加新的解釋器，Conda Environment > Existing environment ，Interpreter 和 Conda executable 分別設置為 /Users/user_name/miniconda3/envs/env_name/bin/python 和 /Users/user_name/miniconda3/bin/conda 。
題外話
另外，還是不太習慣 vim，偶然發現一個教程，直接在 ~/bash_profile 下添加 sublime 的 alias，用起來就很方便
alias sublime='open -a /Applications/Sublime\ Text.app'
另一種方案是添加軟鏈接
ln /Applications/Sublime\ Text.app/Contents/SharedSupport/bin/subl /usr/local/bin/subl
【20201025 更新：原文的 Jupyter 添加 Kernel 的方法理解錯了，修改之后的結果見 https://www.cnblogs.com/easonshi/p/13874741.html】