上述结果列出了当前系统中所有conda创建的虚拟环境，即环境所在目录。base是安装anaconda时指定安装的Python环境。型号（*）是指系统当前说还是用的Python环境。
3.3 激活虚拟环境
conda activate env_name
例如：进入刚刚创建的虚拟环境python36
conda activate python36
如果进入到虚拟环境python36，之后的命令行抬头都会有一个“（python36）”的字样。
3.4 退出虚拟环境退出虚拟环境时并不需要指定虚拟环境名，直接运行下行命令即可：
conda deactivate
3.5 共享虚拟环境什么是共享虚拟环境呢？当我们在本机上开发了一套代码，然后将代码上传到github或者发给项目组其他人，这是别人可不知道我们开发的代码上面用到了哪些依赖，conda提供了方便得功能将虚拟环境中所有依赖包统一导出一个配置文件中，在别的机器上使用这套代码时，根据conda导出的配置文件重建虚拟环境即可，这就是共享虚拟环境功能。在多人协作开发及开源的情况下，共享虚拟环境无疑是一个非常实用的功能。
先来导出依赖到配置文件：
conda env export --file python36_env.yml
environment.yaml是导出依赖的目标文件，运行命令后，当前目录下就回生成一个environment.yaml文件，包含了所有依赖信息。
根据配置文件创建虚拟环境：
conda env create -f /home/chb/code/python36_env.yml
运行上述命令后，在新机器上也会创建一个一模一样的虚拟环境。
3.6 删除虚拟环境
conda remove -n python36 --all
或者
conda env remove -n python36
4 包管理 4.1 安装包
conda install package_name
或者
pip install package_name
4.2 列出所有包
conda list
4.3 更新包
conda update package_name
如果想要一次性更新所有包：
conda update --all
4.4 查找包
conda search keyword
例如：我们要安装pandas，但是忘了准确名称，可以这样查找：
conda search pan
4.5 删除包
conda remove package_name
5 总结虽然相较于virtualenv、virtualenvwrapper等工具，anaconda安装要复杂一下，但无疑anaconda功能更加强大，可以更加方便得进行包管理。
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