在Anaconda中conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。所以对虚拟环境进行创建、删除等操作需要使用conda命令。
查看Python版本号
python -V #注意V是大写
conda常用命令
conda list： 查看安装了哪些包。
conda install package_name(包名)： 安装包
conda env list 或 conda info -e： 查看当前存在哪些虚拟环境
conda update conda： 检查更新当前conda
新建虚拟环境
使用 conda create -n your_env_name python=（2.7、3.6等），anaconda 命令创建python版本为、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。 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， 在不指定python版本时，自动安装最新python版本。
conda create -n myenv python=3.6
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
删除虚拟环境
删除环境：
使用命令conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all， 即可删除。
删除虚拟环境中的包：
使用命令conda remove --name $your_env_name $package_name（包名） 即可。
激活虚拟环境
使用如下命令即可激活创建的虚拟环境
Linux: source activate your_env_name(虚拟环境名称)
Windows: activate your_env_name(虚拟环境名称)
此时使用python --version可以检查当前python版本是否为想要的（即虚拟环境的python版本）。
退出虚拟环境
使用如下命令即可退出创建的虚拟环境
Linux: source deactivate your_env_name(虚拟环境名称)
Windows: deactivate env_name，也可以使用`activate root`切回root环境
复制Conda的虚拟环境的命令
使用如下Conda命令：
conda create -n conda-env2 --clone conda-env1
这里conda-env2是新创建的Conda环境，conda-env1是被复制的Conda环境，复制完成后，两个环境的Python配置是完全相同的；
conda 出现CondaHTTPError
换一个源，墙不矮。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
然后找到.condarc文件
sudo find / -name '.condarc'
conda install XXX 和 pip install XXX 的区别
conda是一种通用包管理系统，是想要构建和管理任何语言的任何类型的软件。因此，它也适用于Python包。
Pip代表Pip Installs Packages，是Python的官方认可的包管理器，最常用于安装在Python包索引（PyPI）上发布的包。
pip是Python包的通用管理器； conda是一个与语言无关的跨平台环境管理器。对于用户，最显着的区别可能是这样的：pip在任何环境中安装python包; conda安装在conda环境中装任何包。
虚拟环境克隆
方法 1: 使用conda导出并重新创建环境
(1) 导出 yolov8 环境
使用以下命令将环境配置导出为 yml 文件：
conda envexport --name yolov8 > yolov8_environment.yml
* --name yolov8：指定需要导出的环境名称。
* yolov8_environment.yml：导出的环境文件名。
(2) 创建新环境
使用导出的 yml 文件在目标位置创建新环境：
conda env create --name yolov8_copy --file yolov8_environment.yml
* --name yolov8_copy：为新环境指定一个新名称。
新环境会包含原环境中的所有包和依赖。
方法 2: 使用 Conda 环境克隆
(1) 直接克隆环境
使用 conda create 的克隆选项：
conda create --name yolov8_copy --clone yolov8
* --name yolov8_copy：新环境名称。
* --clone yolov8：指定需要克隆的环境。
(2) 验证克隆成功
运行以下命令，查看环境列表：
conda env list
新的 yolov8_copy 环境应该已经出现在列表中。