在 Python 开发中，很多时候我们希望每个应用有一个独立的 Python 环境（比如应用 1 需要用到 TensorFlow 1.X，而应用 2 使用 TensorFlow 2.0）。这时，Conda 虚拟环境即可为一个应用创建一套 “隔离” 的 Python 运行环境。使用 Python 的包管理器 conda 即可轻松地创建 Conda 虚拟环境。常用命令如下【1】：

conda create --name [env-name]      # 建立名为[env-name]的Conda虚拟环境
conda activate [env-name]           # 进入名为[env-name]的Conda虚拟环境
conda deactivate                    # 退出当前的Conda虚拟环境
conda env remove --name [env-name]  # 删除名为[env-name]的Conda虚拟环境
conda env list                      # 列出所有Conda虚拟环境
conda list                          # 查看当前环境下安装的包

1）查看当前已经装好的python环境

conda info -e

2）查看当前所处的python版本

python -V

3）创建新的环境

conda create --name [env-name]

# 指定python版本为2.7，注意至少需要指定python版本或者要安装的包# 后一种情况下，自动安装最新python版本
conda create -n env_name python=2.7
# 同时安装必要的包
conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7​

#创建一个名为python27的环境，指定Python版本是2.7（不用管是2.7.x，conda会为我们自动寻找2.7.x中的最新版本）
conda create --name python27 python=2.7

4）环境切换

# 切换到新环境# linux/Mac下需要使用source activate env_name
activate env_name
#退出环境，也可以使用`activate root`切回root环境
deactivate env_name

5）移除环境

conda remove -n env_name --all​

6）在虚拟环境中安装所需要的包

pip install name
conda install name

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参考：

【1】https://blog.csdn.net/weixin_43981229/article/details/108121457