Anaconda和Miniconda：进入Conda的世界

在Python中创建虚拟环境时，我们通常使用 python -m venv。但是在数据科学和人工智能领域，还有一个广泛使用的环境管理工具——Conda。Conda是一个强大的工具，可以帮助我们同时管理包和环境。

在这篇文章中，我们将了解Conda的概念，以及Anaconda和Miniconda的区别，最后探讨Conda环境是如何与系统分离运行的。

1. 什么是Conda？

Conda是数据科学、人工智能和机器学习领域广泛使用的 包和环境管理器。最初是为Python开发的，但目前也支持 R、Ruby、Lua等多种语言。

通过Conda，可以高效地执行以下操作：

• 同时安装和管理多种包
• 创建与操作系统独立的虚拟环境
• 为每个项目保持不同的Python版本

相关术语整理

• Conda环境 (environment): 一个拥有独立包空间的虚拟环境
• conda-forge: Conda社区维护和管理的包存储库
• Anaconda: 包含Conda及常用于数据科学的包（Numpy，Pandas，Jupyter等）的预装发行版
• Miniconda: 仅包含Conda的最小安装版，可以选择需要的包进行安装

2. 为什么选择Conda？与 python -m venv 的比较

Python标准库中存在名为venv的虚拟环境生成工具。然而在数据科学领域，Conda更受欢迎的原因有以下几点：

• venv仅管理 Python包，而Conda可以一起管理 非Python依赖（C，C++，CUDA等）
• Conda在解决 包版本冲突方面表现卓越，并且能够自动配置针对各操作系统的二进制文件
• 在venv环境中需要使用pip安装所有东西，而Conda则可以通过conda-forge等 包渠道进行稳定的发布管理

因此，在科学计算或机器学习环境中，处理各种外部库和解决冲突的能力非常重要，而Conda在这方面表现出色。

3. Anaconda和Miniconda的区别

Anaconda的特点

• 安装后即可进行数据分析
• 包括可视化工具、Jupyter Notebook等

Miniconda的特点

• 轻便快速的安装
• 仅选择所需的内容进行安装 → 灵活性高

4. Conda环境如何与系统分离？

Conda环境在与基本系统完全分离的目录中创建。这带来了以下优势：

• 不会影响系统Python环境
• 可以为每个项目配置独立的环境
• 可以将环境保存为.yml文件，便捷地重新创建

与Docker的区别比较

Docker提供了完全的隔离，但Conda相对轻便，设置简便，因此在数据科学领域很多时候仅通过Conda就足够了。

5. 安装方法

Anaconda安装方法

1. 从 https://www.anaconda.com/download 下载适合操作系统的安装文件
2. 通过GUI安装向导或CLI方式进行安装
3. 安装完成后可以使用anaconda-navigator或conda命令

Miniconda安装方法

1. 从 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html 下载安装文件
2. 安装后使用conda init和conda config进行环境配置

6. 下篇预告

在这篇文章中，我们探讨了Conda的概念，以及其主要发行版Anaconda和Miniconda的区别。此外，还解释了为什么Conda比-m venv更适合科学工作。

在下篇文章中，我们将着重介绍如何实际创建和管理Conda环境，即将讨论以下内容：

• 通过conda create创建环境
• 环境激活和删除
• 总结Conda中常用的命令

那么在下篇文章中，我们将进行实际操作环境的创建练习！