从 environment.yml 文件创建环境 - Shell-Bash

在 Python 环境中，我们通常需要依赖一些第三方库来完成我们的任务。为了避免出现依赖冲突或版本不兼容等问题，我们可以使用 Python 的虚拟环境，将不同的项目隔离开来。创建虚拟环境时，我们可以手动安装需要的库，也可以使用环境配置文件来简化这个过程。

在这里，我们将介绍如何使用 environment.yml 文件来创建 Python 虚拟环境。这里假设你已经安装好了 Anaconda 或 Miniconda 包管理器，以及相应的虚拟环境管理工具 conda。

创建环境配置文件

我们首先需要创建一个环境配置文件 environment.yml，用于指定虚拟环境的名称以及需要安装的库列表。这个文件通常放置在项目的根目录下。

示例 environment.yml 文件如下：

name: myenv
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8.5
  - numpy
  - pandas
  - matplotlib

这个文件指定了一个名为 myenv 的虚拟环境，其中包含了 Python 3.8.5，以及 numpy、pandas、matplotlib 等三个常用的库。其中，channels 部分指定了软件源，dependencies 部分列出了需要安装的库及其版本信息。

创建虚拟环境

有了环境配置文件后，我们就可以使用 conda 创建虚拟环境了。打开命令行终端（Windows 可以使用 Anaconda Prompt），输入以下命令：

conda env create -f environment.yml

这个命令会自动解析 environment.yml 文件，并使用指定的名称和配置信息创建虚拟环境。在创建过程中，conda 会自动下载和安装需要的软件包，这个过程可能需要一些时间，具体时间取决于网络速度和库的大小。

激活虚拟环境

创建虚拟环境后，我们需要激活它才能使用。在命令行终端中，输入以下命令：

conda activate myenv

这个命令会将当前的命令行终端切换到指定的虚拟环境中，此时我们就可以在这个环境中使用 Python 和需要的库了。

检查虚拟环境

为了确保虚拟环境被正确创建和激活，我们可以在命令行终端中输入以下命令：

conda info --envs

这个命令会显示当前系统下所有的 conda 环境，其中带有“*”号的表示当前激活的环境。我们可以检查一下是否成功创建了 myenv 环境，并且当前环境确实是 myenv。

至此，我们已经成功地使用 environment.yml 文件来创建了一个 Python 虚拟环境，并成功激活和检查了这个环境。下一步就是在这个环境中愉快地编写代码了！