pip
pip 是 Python 包管理工具，该工具提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。
软件包也可以在 PyPI 中找到。
目前最新的 Python 版本已经预装了 pip。可以通过如下命令查看 pip 是否已经安装：
pip --version
当 Python2 与 Python3 共存
对于 Windows 系统，Python2 和 Python3 可以共存。一般来说，在终端中输入 python 进入的是 Python2 环境，而输入 python3 才会进入 Python3 环境。
同理，输入 pip 命令实际上是对 Python2 环境的包进行管理，输入 pip3 命令才是对 Python3 环境的包进行管理。
查看 Python 包
pip list
安装 Python 包
pip install numpy
pip install pandas matplotlib
删除 Python 包
pip uninstall numpy
分享环境
在很多使用 Python 编写的开源项目中我们能够看到 requirements.txt 这个文件，它能够方便其他开发者 clone 仓库后并且快速构建开发环境。
pip freeze > requirements.txt
上述命令生成了当前 Python 环境中所有的包。其他开发者想要快速构建当前项目的开发环境，只需要 clone 后运行如下命令：
pip install -r requirements.txt
Conda
Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。Conda 是跨平台的，支持 Windows、MacOS 和 Linux。
安装 Conda
Anaconda 是一个开源的、跨平台的、包含了大量科学计算包的 Conda 虚拟环境。然而，它的安装包非常大，安装也非常慢。因此，不推荐初级用户安装。
Miniconda 是 Anaconda 的轻量级版本，只包含一些最基本的 Python 包和包管理工具。我们非常推荐初级用户安装 Miniconda，安装速度快，不需要编译源码。安装完成后就会有一个 Python 环境，不需要额外安装 Python 环境。
Conda 环境最好只为当前用户安装。根据向导提示完成安装后，需要注意添加环境变量，这样操作系统就能够识别 conda 命令。
Windows 系统
C:\Users\<username>\miniconda3
C:\Users\<username>\miniconda3\Library\mingw-w64\bin
C:\Users\<username>\miniconda3\Library\usr\bin
C:\Users\<username>\miniconda3\Library\bin
C:\Users\<username>\miniconda3\Scripts
进入终端后，Conda 可能会提示是否运行 conda init。其意义在于进入终端以后默认进入 Conda 环境，如果是需要经常使用 Conda 环境建议运行。
conda init powershell # 在 Windows 系统中，进入 powershell 终端默认进入 Conda 环境
conda init zsh # 在 Linux 系统中，进入 zsh 终端默认进入 Conda 环境
Conda 环境管理
激活环境
conda activate pth # 进入名为 pth 的环境
conda activate # 默认进入 base 环境
conda deactivate # 退出 conda 环境
创建环境
conda create --name pth # 创建一个名为 pth 的环境
conda create -n pth python=3.6 # 指定 python 的版本
conda create -n pth numpy # 创建包含 numpy 包的环境
conda create -n pth --clone base # pth 环境由 base 环境复制而来
查看环境
conda env list
conda info --envs # 等价命令
删除环境
conda env remove -n pth
分享环境
和 pip 类似，Conda 也提供了分享环境的方法。
conda env export > environment.yml
其他开发者只需要 clone 后运行如下命令：
conda env create -f environment.yml
Conda 包管理
查看 Conda 包
conda list
安装 Conda 包
conda install -c conda-forge jupyterlab # 安装 jupyterlab
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch # 安装 PyTorch
删除 Conda 包
conda uninstall numpy