为什么不建议在conda基础环境中安装额外的包？它的目的是什么？

Question

我在conda 文档、 教程和 书籍中看到过这样的说法 。不要在基础环境中安装程序。创建一个单独的环境并在其中安装您想要的任何软件包/程序。但从未解释过原因。我想这是因为介绍材料不想让初学者感到困惑。那么让我们在这里这样做吧。

为什么不应在其基本环境中安装额外的软件包？会发生什么？有哪些风险？

最后，基础环境的目的是什么？我应该如何使用它？到底有什么好处呢？

Answer 1

根本原因是，随着时间的推移，Python 打包系统很容易出现不兼容性，尤其是站点包中的本地依赖项。打包系统未设置为区分同一包的不同版本。

例如，假设您正在使用 TensorFlow 等第三方库。例如，您在某些项目中使用 1.13。现在您想要升级到 1.14 或 2.0，以用于其他一些新项目。

将所有内容放入基础环境中后，您现在已经安装了不同版本的 TensorFlow 软件包的组合，并且旧软件包可能会被覆盖。这可能会导致旧项目出现问题，这些项目依赖于旧库中现在可能已弃用的元素。

有大量资源可以详细介绍，但本质上，虚拟环境的使用是为了减轻 Python 打包系统的依赖关系管理问题，并使项目依赖关系保持独立。