經過上一篇文章，我安裝anaconda3，下面開始來使用anaconda，看看它給我們帶來了怎么樣的便捷。
1.管理虛擬環境
安裝了anaconda以后，我們可以用它來創建我們一個個獨立的python環境。
接下來的例子都是在命令行操作的,請打開你的命令行吧.
activate命令
activate 能將我們引入anaconda設定的虛擬環境中, 不帶參數就默認進入anaconda自帶的base環境。
你在終端下輸入python, 這樣會進入base環境的python解釋器, 這個時候在命令行中使用的已經不是你原來的python而是base環境下的python，而命令行前面也會多一個(base) 說明當前我們處於的是base環境下。
注：這里需要說明，一般linux系統下是默認不顯示這個base標識的。windows下的shell可以顯示。
反正就是打開終端輸入python，進入的是默認的base環境：
這是默認的python環境。
那么我們在開發某個項目的時候，指定python版本了，比如使用python3.5，那怎么辦呢？
2.創建獨立的虛擬環境
我們當然不滿足一個base環境, 我們應該為自己的程序安裝單獨的虛擬環境。
2.1 創建獨立的python3.5環境
比如：
我們就可以創建一個名稱為learn的虛擬環境，並指定使用python3.5 版本(conda會自動找版本下載)。
打開終端輸入：conda create -n learn python=3.5
圖示：
輸入y開始下載。下載完成以后。環境就創建成功。
於是我們就有了一個learn的虛擬環境,
接下來我們需要切換到learn環境： source+activae+環境名稱。
2.2切換環境
source activate learn
- 1
如果忘記了當初創建的環境名稱，可以先用：
conda env list
- 1
去查看所有的環境
圖示：
（*表示當前選擇的環境）
最后選了我們剛才創建的learn環境。
現在的learn環境除了python自帶的一些官方包之外是沒有其他包的, 一個比較干凈的環境我們可以試試。
先輸入python打開python解釋器，然后輸入 import requests。
會報錯找不到requests包, 很正常，接下來我們就要演示如何在這個獨立的新環境中安裝第三方包，比如requests包。
輸入exit()或者ctrl+D，退出python解釋器。回到終端頁面。
2.3給獨立環境安裝第三方包.
回到終端頁面，我們的終端是這樣的：
然后需要進入到learn環境下去。
輸入：source activate learn
- 1
然后可以發現，我們終端的前面出現了一個標識：learn。
這就表示我們已經進入了learn虛擬環境中，使用到的python是3.5版本的了。（不信，你可以輸入python，看看）
在這個終端下，繼續輸入：
conda install requests
- 1
或者
pip install requests
- 1
就會開始來安裝requests包了。
圖示：
安裝完成之后，我們再輸入：python，進入解釋器並輸入：import requests包, 這次一定就是成功的了。
圖示：
2.4卸載第三方包：
當然有安裝，必然有卸載，如果某個時候，不需要這個第三方包了，或者是需要更改第三方包了。可以把它卸載了。
也是進入learn的環境下去，它的終端下輸入：
pip uninstall requests
- 1
即可卸載requests包。
2.5查看環境下包信息：
要查看當前環境中所有安裝了的包可以用：
conda list
- 1
會列出所有的第三方包的安裝的信息。就是你已經安裝了哪些第三方包。
2.6導入導出環境
在anaconda里面使用了獨立的環境來開發項目，項目開發完成以后，需要把項目所需的環境導出，以便於遷移。所有，當然也可以導入別人的環境，然后自己的機器里面就有了項目所需要的環境。
也是進入learn的環境下去，它的終端下輸入（導出）：
conda env export > environment.yaml
- 1
如果想要導出當前環境的包信息可以用，將包信息存入yaml文件中，也可以是xxx.properites文件。（使用過spring boot開發web項目的同學應該不是很陌生）
當需要重新創建一個相同的虛擬環境時可以用（導入）：
conda env create -f environment.yaml
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切換到默認環境去：source activate 后面不跟指定環境即可，
也可以直接關閉當前終端，就會回到默認環境。或關閉當前虛擬環境：
(即從當前環境退出返回使用PATH環境中的默認python版本）
Linux: source deactivate
Windows: deactivate
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- 2
圖示：
2.6刪除整個虛擬環境：
conda remove -n your_env_name(虛擬環境名稱) --all
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2.7創建的環境保存在本地哪兒呢？
Anaconda文件夾：
其實這里就是base環境. 里面有着一個基本的python解釋器, lLib里面也有base環境下的各種包文件.
而自己創建的環境去哪了呢, 我們可以看見一個envs文件夾, 這里就是我們自己創建的各種虛擬環境的入口, 點進去看看：
可以發現我們之前創建的learn目錄就在下面, 再點進去，就是一個標准的python環境目錄。
這么一看, anaconda所謂的創建虛擬環境其實就是安裝了一個真實的python環境, 只不過我們可以通過activate,conda等命令去隨意的切換我們當前的python環境, 用不同版本的解釋器和不同的包環境去運行python腳本。
3.與pycharm關聯
在工作環境中我們會集成開發環境去編碼, 這里推薦JB公司的pycharm, 而pycharm也能很方便的和anaconda的虛擬環境結合
在Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 點擊齒輪標志再點擊Add Local，選擇你的某個環境python.exe解釋器就行了。
比如你要在learn環境中編寫程序, 那么就修改為/home/xxy/anaconda3/envs/learn,
可以看到這時候下面的依賴包也變成了learn環境中的包了.
圖示：
接下來我們就可以在pycharm中愉快的編碼了。
4.回到原來的python2環境：
如果你想要回到原來的python2環境，不再使用anaconda。
這時如果想切換默認python為原始獨立python：
- sudo gedit ~/.bashrc
- 添加 alias python=’/usr/bin/python2.7’
- source ~/.bashrc
同理 切換回Anaconda下,就改變python的位置。
使用原始python 的pip安裝模塊到其環境下可以使用
sudo /usr/bin/pip install **
（usr/bin/python2.7是ubuntu系統下自帶的py2的安裝位置）
常用命令：
source activate // 切換到base環境（默認環境）
conda env list // 列出conda管理的所有環境
conda create -n learn python=3.5 // 創建一個名為learn的環境並指定python版本
source activate learn //激活當前環境
activate learn // 切換到learn環境
conda list // 列出當前環境的所有包
conda install requests 安裝requests包
conda remove requests 卸載requets包
conda remove -n learn --all // 刪除learn環境及下屬所有包
conda update requests 更新requests包
conda env export > environment.yaml // 導出當前環境的包信息
conda env create -f environment.yaml // 用配置文件創建新的虛擬環境
以上就是整個ubuntu16.04使用anaconda創建python虛擬環境，有了anaconda，我們就可以創建很多不同python版本的環境，去針對於我們所需要的項目完成開發。不僅如此，我們還可以進行深度學習開發。 下一篇文章，我們搭建tensorflow深度學習環境。