如何使用Anaconda/pip组织Python库

我对Python比较陌生，有人告诉我要使用Anaconda并创建一个虚拟环境（因为我主要使用Pytork进行神经网络）。但我开始忘记我所有的图书馆

首先，我有时不确定如何安装库—我应该使用conda install（如果是这样，我很难找到确切的命令）还是应该使用pip install。pip3安装和pip安装之间也有区别，但对于某些应用程序来说这很重要，而对于其他应用程序来说则不重要。我也开始在包之间产生冲突，我不知道如何修复它

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简言之：你们有没有办法在有或没有巨蟒的情况下有效地组织你们的图书馆？我很乐意接受任何建议。

如果您想查看您正在使用的库和模块，您可以在使用python3时使用pip3进行检查，在使用python2时使用pip。因此，pip3 freeze提供了一个已安装库的列表以及pip3列表。正在向您提供已安装的模块

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但是为了组织你的库和模块。我建议您在桌面上安装virtualenv，然后您可以在桌面上的文件夹附近安装Django，这样您可以轻松控制所有模块，当您将其上载到服务器上时，您将上载所有需要的模块。

我不确定，但我认为此模块也将帮助您实现这一点。我应该使用conda安装（如果是，我很难找到确切的命令）还是应该使用pip安装。在Conda环境中工作时，尽可能使用Conda安装软件包。在环境中使用pip需要特别小心，请参阅。pip3安装和pip安装之间也有区别，但对于某些应用程序来说这很重要，而对于其他应用程序来说则不重要。我相信它们指的是不同的Python安装版本，在使用Conda时应该没有关系。我也开始在包之间产生冲突，我不知道如何修复它。我不认为有一个通用的解决方案。在任何情况下，这可能是离题的堆栈溢出，请参阅。