我很高兴通过Conda安装使用miniconda来管理python环境。
安装后，我将独自留在base环境中，并为新项目创建新环境。然后我根据需要conda env update这些环境。但是，我不确定这是正确的方法。
在创建新环境之前，应该base环境是conda env update吗？
我认为这将使磁盘使用率降低，因为我可能不正确的理解是，如果软件包和依赖项完全匹配，那么在创建新环境时，Conda会将软件包链接到base环境。 / p>
尽管...这没什么意义，因为它们很容易不同步。也许可以节省带宽，因为可以复制而不是下载匹配的软件包？
如果每个项目都有自己的环境，base环境是否保持最新状态是否重要？
答案 0 :(得分：4)
Conda将所有程序包链接到pkgs文件夹，该文件夹由所有环境共享，并且不以任何特殊方式与 base 关联。每当任何环境安装或升级软件包时，它们都会去那里，并且没有任何明显的努力从现有软件包中获取资源-如果依赖解决程序碰巧解析为缓存的软件包，它将使用它。当前，没有用于在整个环境中维持软件包同步的机制，因此必须设计一种工作流程来实现。
从理论上讲，可以使用Conda's env cloning来最大化软件包版本同步。为此，您可以从概念上将环境分为三类：
conda，jupyter，git等。您可以根据需要自由更新新的命令行软件或需要conda update conda。它应该与其他环境几乎没有重叠。py27-tmpl，py36-tmpl和py37-tmpl。在这里，您将安装跨项目所需的最大软件包通用子集。模板环境的主要目的是制作一个... 这样的结构将最大限度地重用现有软件包版本。也可以使用package pinning来确保将来的依赖性解决方案不会从模板包升级。但是，这可能会限制为其他软件包安装某些最新版本。
不幸的是，您仍然会遇到与直觉相似的同步问题：虽然可以在创建新克隆之前更新这些模板env，但不会更新以前从它们衍生的克隆。但是对于项目环境，我认为最佳实践是一旦开始工作就不要对其进行操作。如果您关心空间，那么除了完成模块化项目，然后在使用后归档和删除项目环境外，别无选择。这样，偶尔会运行conda clean。
答案 1 :(得分：0)
您可能应该使用
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