anaconda工作原理
安装路径：pkgs和site-packages
1.使用conda install在虚拟环境中安装的包都存放在了/anoconda3/pkgs 这个路径下，然后，我们在我们的虚拟环境中要用到或下载时先到该路径下去找，若有则直接将其复制到我们的虚拟环境中包得存放位置：~/anoconda3/envs/xxx/lib/python3.6/site-packages/。若没有，则先下载到/anoconda3/pkgs，在复制到虚拟环境包的路径下。
conda install xxx：这种方式安装的库都会放在anaconda3/pkgs目录下，这样的好处就是，当在某个环境下已经下载好了某个库，再在另一个环境中还需要这个库时，就可以直接从pkgs目录下将该库复制至新环境而不用重复下载。
2.pip install xxx：分两种情况，一种情况就是当前conda环境的python是conda安装的，和系统的不一样，那么xxx会被安装到anaconda3/envs/current_env/lib/python3.x/site-packages文件夹中，如果当前conda环境用的是系统的python，那么xxx会通常会被安装到~/.local/lib/python3.x/site-packages文件夹中
而在虚拟环境中使用pip install 安装时，则直接将包安装在了~/anoconda3/envs/xxx/lib/python3.6/site-packages/路径下。
因此我们可以在软件包无法被正常卸载的情况下直接进入site-packages中将他删除，然后在删完之后再次调用pip uninstall，可以达到即清空配置和包的效果。
conda和pip
使用conda install还是pip install下载包？
相同之处在于最终都会把包保存在anaconda3/envs/current_env/lib/python3.x/site-packages文件夹*
区别在于
1.conda的包复用性更强，pip的话不同环境每次都要重新下载，所以更推荐使用conda
2.conda有严格的检查机制，它会保证你当前装的package安装好之后能work，但是，它只检查用conda安装过的package。例如，你新安装的package会依赖numpy ，不过你已经安装numpy(e.g., 1.19.2)，但是用pip安装的，不好意思，它会认为你没安装，然后用conda再安装一个依赖版本的numpy(e.g., 1.18.5)。conda这个时候，两个numpy可能就打架了。并且你pip list与conda list显示的numpy版本可能不一致，结果不知道最后运行程序的时候调用了哪个版本的numpy。
知乎讨论
目前并没有发现这样的问题，conda确实没法发现pip安装的包，但是他安装时会覆盖掉pip安装的包，并没有出现两个版本同时存在的情况，可能是我下载的都是一个版本
遵循一个原则即可，conda能下的包优先conda下载，找不到再用pip，99%都能找到
conda和pip的下载包的版本控制
下载包通常都会遇见版本控制的棘手问题，在这里做详细分析
pip和conda默认下载最新的包，而不是和已有环境相匹配
python包代码优先级
谁安装的xxx优先级较高会被import，这个问题通过下面这条命令可以解决：
python -m site
输出
sys.path = [
‘C:\Users\zxy\Desktop’,
‘D:\anaconda3\envs\test\python39.zip’,
‘D:\anaconda3\envs\test\DLLs’,
‘D:\anaconda3\envs\test\lib’,
‘D:\anaconda3\envs\test’,
‘D:\anaconda3\envs\test\lib\site-packages’,
‘D:\anaconda3\envs\test\lib\site-packages\win32’,
‘D:\anaconda3\envs\test\lib\site-packages\win32\lib’,
‘D:\anaconda3\envs\test\lib\site-packages\Pythonwin’,
]
USER_BASE: ‘C:\Users\zxy\AppData\Roaming\Python’ (exists)
USER_SITE:
‘C:\Users\zxy\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages’
(doesn’t exist) ENABLE_USER_SITE: True
也就是在虚拟环境test中优先从哪里找包
参考
https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/14660246.html
https://www.zhihu.com/question/395145313
anaconda常用攻略
一、下载太慢，查找环境太慢，各种慢
使用Mamba完全代替conda（推荐）
安装时指定版本减少搜索空间 conda install python=3.7.4
采用最新版的conda (Conda4.7相比Conda4.6提速3.5倍, Conda 4.8应该不会比4.7慢)
等等见下面网址
参考
二、导出一个一模一样的conda环境给其他人用
注意：导出环境所有方法都仅限相同操作系统，因为会有很多依赖包是只能存在于该系统的，比如mnw32就只能出现在win32或win64系统中，导出就算到了linux也无法搜索到相应能安装的，就会报错，正确的做法是，直接运行项目，报错缺啥包安啥包就好了
1.导出版本
# 假设我们有一个环境叫 ehbio，可以导出为一个yml文件
conda env export --file ehbio_env.yml --name ehbio
# 然后换一台电脑，就可以完全重现这个环境了
conda env create -f ehbio_env.yml
2.或者直接导出整个环境
使用conda-pack直接从已经安装好的地方拷贝一份
参考 https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd2e276
三、清理不用的包，在pkgs下存储了很多用不到的和之前老版本的包，很占内存
conda clean -a
修改anaconda 虚拟环境名称
打开所在目录，直接修改文件夹名称即可
我的目录如下
D:\software\anaconda3\envs
卸载anaconda
直接使用官方的卸载exe就行，卸载地很干净，自己加的环境变量都能给消掉，很强大
注意卸载有可能导致cmd一打开闪退，解决办法是删掉一个注册表AutoRun就可以了
https://www.zhihu.com/question/369808628
