Python切换虚拟环境(python虚拟环境conda)
在emacs上使用Python虚拟环境
使用的是purcell的 基础配置 。在不使用该配置的情况下也有可能出现类似的问题。
使用的Python环境管理是 conda
详细情况记录在这个 issue 上。
一开始使用anaconda-mode自带的切换方式， M-x pythonic-activate RET /path/to/virtualenv RET ，发现在 Python Shell 、 pdb 和 flycheck 上分别使用了不同的虚拟环境。
后续分别尝试了 direnv.el 插件和 purcell 的 envrc.el 插件。这两个插件都是基于 direnv 工作的。
direnv 是一个 shell 扩展，可以根据 shell 进入的目录不同，加载和卸载环境变量。这个 主页 可以看到 direnv 的安装方式。这个 wiki 包含的使用方法和与其他工具的集成，包括了如何切换Python的虚拟环境的 方法 。
使用这个插件，我发现需要在一个 .envrc 文件的目录下打开 emacs 才能正常使用。如果不是在该环境下，虚拟环境的自动切换并不起作用。一旦生效了，切换目录时，虚拟环境会自动切换，并且在上述的三个环境中都可以使用相同的环境。特别的，在 python shell 中，只需要 exit() ，重新再 C-c C-p 就可以在新环境中运行。
会出现第一次打开一个存在.envrc文件目录的文件时，虚拟环境不起作用。此时手动 M-x envrc-allow RET 才能生效。此时切换工作目录可以自动切换虚拟环境。但是特别的，在 python shell 中，需要完全kill掉buffer，重新再 C-c C-p 才可以在新环境中运行。
jupyter多个虚拟环境间切换
jupyter只需安装一个即可。用conda（不管是Anaconda还是Miniconda）一般会创建多个虚拟环境，这些环境中的python版本以及各种库的配置和版本也都是不一样的，此时我们希望jupyter能为每个虚拟环境单独处理！
下面从用conda安装虚拟环境开始，以pytorch的安装作为测试。下面都是Miniconda下进行的。
初始：从Anaconda Prompt中打开cmd，此时显示的初始conda环境为（base）环境！
创建命令：conda create -n pytorch_gpu
效果：创建的名为pytorch_gpu的虚拟环境会在暗转的Miniconda下的envs文件夹中！
激活命令：conda activate pytorch_gpu
效果：环境从（base）变为（pytorch_gpu）；说明已经进入成功；
安装命令：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch
效果：把pip、numpy、cudatoolkit、pywin32都一并安好
进一步安装命令：
退出命令：conda deactivate
效果： 环境从（pytorch_gpu）变回（base）；说明已经退出成功；
注：退出命令不需要后面跟“虚拟环境名”，因此此时已经在环境内了。
（1）安装必备的包：pip install ipykernel
（2）为虚拟环境创建kernel文件：conda install -n 环境名称 ipykernel
（3）在jupyter中激活这个kernel文件：python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name '显示的名称'
（4）验证是否创建对了：主要查看python的版本号 + 特殊的库
注：创建好jupyter notebook的 'pytorch_gpu' 虚拟环境后，可以在 任何地址 处创建.ipynb文件！ 即 ' 虚拟环境的创建位置 ' 与 '相应的.ipynb文件的创建位置' 是不一样的！
一系列验证命令：
conda基本命令及python的虚拟环境
查看版本号 ：conda --version
查看所有包 : conda list
安装模块包 ：conda install package
卸载模块包 ：conda uninstall package
升级所有包 : conda upgrade --all
创建虚拟环境 ：conda create -n EnvName python=3.7 （版本号）
切换虚拟环境 ：activate EnvName
查看虚拟环境 ：conda env list
退出虚拟环境 ：deactivate
删除虚拟环境 ：conda remove -n EnvName --all
导入 ：conda EnvName export environment.yaml
导出 ：conda EnvName create -f environment.yaml
安装 ：
pip install virtualenv
pip install virtualenvwrapper-win
环境变量 ：
新建文件夹D:/pyVirtualProject
变量名WORKON_HOME
变量值D:/pyVirtualProject
命令 ：
创建：mkvirtualenv 虚拟环境名称
删除：rmvirtualenv 虚拟环境名称
进入：workon 虚拟环境名称
退出：deactivate
列表：lsvirtualenv