Conda 虚拟环境，共用一个还是各用各的？

在管理 Conda 虚拟环境 时，关于是否为每个项目单独创建虚拟环境，还是共用一个虚拟环境，取决于具体需求和项目的依赖关系。以下是详细的对比和建议：

🔹 方案 1：每个项目使用单独的虚拟环境

优点：

1. 依赖隔离性强：每个项目的依赖库和版本互不干扰，升级一个项目的依赖不会影响其他项目。
2. 更易于复现环境：当需要在新设备或远程服务器上重现项目时，可以直接用 environment.yml 文件创建环境。
3. 避免版本冲突：如果两个项目对同一依赖库的版本要求不一致（例如，一个需要 TensorFlow 2.6，另一个需要 TensorFlow 2.10），则必须使用单独的环境。
4. 便于清理和删除：当一个项目完成或不再需要时，可以直接删除该项目的虚拟环境，不会影响其他项目。

缺点：

1. 占用更多的存储空间：每个环境都有一套完整的 Python 和依赖库，这可能导致冗余的存储开销。
2. 管理较为繁琐：每个项目都需要单独激活虚拟环境，并手动管理依赖。

适用场景：

• 每个项目依赖的 Python 版本不同（例如一个项目使用 Python 3.8，另一个使用 3.10）。
• 需要完全独立的环境，方便迁移、打包和部署。
• 项目对库的版本要求不一致。

🔹 方案 2：多个项目共用一个虚拟环境

优点：

1. 节省存储空间：多个项目的库会共用，避免安装多个相同版本的依赖。
2. 管理简单：不需要为每个项目单独创建和管理虚拟环境。
3. 更容易调试和快速切换：可以在同一个环境中直接切换项目。

缺点：

1. 版本冲突风险大：如果两个项目的依赖版本不同，可能需要频繁更新或回退库版本，导致不稳定。
2. 环境污染：如果某个项目不再需要某些依赖，手动删除这些库可能会影响其他项目。
3. 难以迁移：如果需要将某个项目迁移到新设备，无法简单地导出 environment.yml 文件，必须手动筛选依赖库。

适用场景：

• 多个小型的、短期的、类似的项目。
• 这些项目的依赖关系和版本要求一致，且不打算在其他地方重现环境。

🔹 推荐的做法

1. 长期项目 / 生产项目：每个项目一个虚拟环境
   这便于版本管理、复现和环境迁移（用 conda env export > environment.yml 生成依赖文件）。

2. 短期脚本 / 小型工具：可以共用一个虚拟环境
   如果是一些临时的脚本、测试文件，或者依赖简单（如只依赖 NumPy、Pandas）的工具，可以共用一个“通用”环境。

🔹 如何创建单独的虚拟环境

# 创建虚拟环境（python 版本可选，默认为当前版本）
conda create -n my_project_env python=3.9

# 激活环境
conda activate my_project_env

# 安装依赖
conda install numpy pandas matplotlib

🔹 如何生成 environment.yml 文件

# 生成当前环境的 environment.yml 文件
conda env export > environment.yml

在另一台设备上：

# 根据 yml 文件创建环境
conda env create -f environment.yml

🔹 总结