简单来说conda有什么用？
方便的创建多个python虚拟环境，方便多个python项目同时开发的时候，每个项目都有自己独立的python开发环境。
相当于在一个园区，建立很多仓库，每个仓库都相互独立，可以安装不同的python环境，防止python环境不对应导致代码运行出错。
对于pip、conda、anaconda和miniconda的区别。
conda是一个包和环境管理工具，它不仅能管理包，还能隔离和管理不同python版本的环境。类似管理nodejs环境的nvm工具。
anaconda和miniconda都是conda的一种发行版。只是包含的包不同。
anaconda包含了conda、python等180多个科学包及其依赖项，体格比较大。但很多东西你未必用到，所以才有mini版。
miniconda是最小的conda安装环境，只有conda+python+pip+zlib和一些其他常用的包，体格非常迷你。
pip也叫包管理器，和conda的区别是，pip只管理python的包，而conda可以安装所有语言的包。而且conda可以管理python环境，pip不行。
注意：miniconda所有的操作命令皆在命令行中完成，没有GUI界面。而anaconda是有界面的。
两天后更新：用的很难受，换回anaconda了。建议小白还是选anaconda吧。
安装
官网：Miniconda — Conda documentation
找到对应系统、Python版本下载
下载完，打开安装包，按照默认提示，下一步下一步，到这里要牢记安装目录，之后配置环境变量会用到。（安装目录不能有空格，不建议安装到C盘）
第一个是自动配置环境，不建议勾选。
第二个是安装python环境，如果本机已经有python环境就不需要勾选了。
点Istall，安装完成。
环境配置
右键此电脑 -> 属性 -> 下滑找到“高级系统设置”
点击环境变量
找到 “系统变量” 里的path，点编辑
点击新建，分别添加以下三个路径:
安装路径\Miniconda3
安装路径\Miniconda3\Scripts
安装路径\Miniconda3\Library\bin
安装路径是上面选择的安装路径，我的是D:\Software\miniconda3
测试
win + s ，输入cmd，打开命令提示符，输入conda，如下图就是安装成功了。
Miniconda如何使用？
创建python虚拟环境，默认创建到miniconda安装目录下的envs里
conda create -n Test1 python=3.7 # -n是name的缩写，python不指定版本就默认最新版
查看已经安装的虚拟环境列表
conda env list
进入虚拟环境并安装其他三方库
输入activate *** 即你想进入的环境的名称
当命令前面出现括号加上我们环境的名称，如 (Test1) C:\Users\hp> ，的时候即说明我们已经进入我们创建的虚拟环境了。
退出当前虚拟环境
deactivate
删除虚拟环境
conda env remove -n Test1
安装第三方库
当我们安装好环境后，我们可以在环境中安装第三方库，方便我们的使用
我们先进入我们需要的使用的环境当中，进入环境的方法见上
然后使用命令 conda install 库名
也可以使用pip。【不建议】
pip install 库名 -i https://pypi.doubanio.com/simple/
即后面加上-i 和镜像网站，镜像网站可以进行更换，可以根据自己使用情况，决定一个自己觉得好用的
镜像网站：
阿里云镜像： https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
清华大学镜像：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
豆瓣镜像：https://pypi.doubanio.com/simple/
中科大镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/
转自：Anaconda(miniconda)使用指南_写代码的基德的博客-CSDN博客_miniconda使用教程
查找某个库的所有版本
conda search 库名
删除某个库
conda remove 库名
展示当前环境下所有的库
conda list
全部命令
1. conda --version #查看conda版本，验证是否安装2. conda update conda #更新至最新版本，也会更新其它相关包3. conda update --all #更新所有包4. conda update package_name #更新指定的包5. conda create -n env_name package_name #创建名为env_name的新环境，并在该环境下安装名为package_name 的包，可以指定新环境的版本号，例如：conda create -n python2 python=python2.7 numpy pandas，创建了python2环境，python版本为2.7，同时还安装了numpy pandas包6. source activate env_name #切换至env_name环境7. source deactivate #退出环境8. conda info -e #显示所有已经创建的环境9. conda create --name new_env_name --clone old_env_name #复制old_env_name为new_env_name10. conda remove --name env_name –all #删除环境11. conda list #查看所有已经安装的包12. conda install package_name #在当前环境中安装包13. conda install --name env_name package_name #在指定环境中安装包14. conda remove -- name env_name package #删除指定环境中的包15. conda remove package #删除当前环境中的包16. conda env remove -n env_name #采用第10条的方法删除环境失败时，可采用这种方法转自：https://www.bilibili.com/video/BV1PT4y1i7qt?spm_id_from=333.337.search-card.all.clickPycharm使用conda环境
新建项目，展开Python Interpreter，选择Existing interpreter的三个点
选择conda下python目录的python.exe，默认python的化就在minicanda根目录下，新建环境的python在conda目录的envs的环境名里。
然后就添加成功了
在File - setting - project interpret里可以，可视化的管理当前环境的库。
vscode使用conda环境
ctrl + p 输入“> select interpreter”（不要漏掉大于号）
然后能自动识别出来已有的conda环境。